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龙图腾网获悉北京科技大学;北京航空航天大学申请的专利一种航空发动机密集零部件三维实例分割方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116721410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310472559.3，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种航空发动机密集零部件三维实例分割方法和系统是由张洁;孙军华;周子泰设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空发动机密集零部件三维实例分割方法和系统在说明书摘要公布了：一种航空发动机密集零部件三维实例分割方法和系统，包括在航空发动机复杂机体点云中进行语义分割和聚类获取密集零部件簇的点云；通过检测零部件实例中心的近邻点和中心偏移量生成零部件实例的三维候选区域；构建三维候选区域中各点的中心特征，并将其与各点的低层几何和高层语义特征进行聚合；利用层级特征学习和解码神经网络模块生成高层点中心特征，构建三维零部件实例掩膜预测及评分双分支获取三维零部件候选区域中的实例掩膜。本发明能够实现航空发动机整机状态下密集零部件的精细三维实例分割，抵抗复杂机体结构对零部件分割的干扰，所构建的中心特征在区分密集零部件点时具有更强的特征表征力。

本发明授权一种航空发动机密集零部件三维实例分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种航空发动机密集零部件三维实例分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S100，对待检航空发动机整机进行三维扫描，获取三维点云，以待检零部件为前景、复杂机体为背景，利用三维点云语义分割深度神经网络模型进行语义分割，获取零部件三维点云，对所述零部件三维点云进行基于密度的点云聚类，获取密集零部件的三维点云簇； 步骤S200，在各密集零部件三维点云上，构建骨干神经网络模块进行细粒度层级点高层语义特征学习；构建三分支多任务学习神经网络模块，分别检测各点相对于所属实例中心的二值近邻性和三维偏移量，以及各点二类语义类别； 步骤S300，根据步骤S200所得的各点的偏移量、细粒语义类别和中心近邻性标签，计算密集零部件簇中各零部件实例点云的中心，根据同类零部件的平均尺度生成各零部件实例所在的三维候选区域，实现零部件在复杂机体中的三维实例检测，包括: 步骤S310，对各密集零部件点云簇，首先根据簇中各实例点的中心近邻性标签确定实例中心近邻点及其中心偏移向量，利用各点的中心偏移向量将近邻点在欧式空间中向所属实例中心进行偏移坍缩； 步骤S320，基于广度优先搜索方法对坍缩后的中心近邻点进行聚类，将聚为一类的三维近邻点的空间坐标取平均，得到该类近邻点所属的实例中心的三维坐标； 步骤S330，根据第三分支检测出的点精细语义类别，在原始未经偏移坍缩的点云上定义各零部件实例所属的三维候选区域，各区域以实例中心为区域中心，实现以三维候选区域表征的复杂机体中零部件三维实例检测； 步骤S400，对各零部件的三维候选区域，构建区域内各三维点的中心特征，然后将各点中心特征与各点的低层几何特征和骨干神经网络学习而得的高层语义特征进行特征聚合； 步骤S500，构建层级特征学习和特征解码神经网络模块对聚合特征进行层级编码和解码，获得各三维候选区域中零部件实例的掩膜，并回归出掩膜的评价分数，实现密集零部件在复杂航空发动机机体三维点云中的实例分割。

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