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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种面向堆叠零件的点云分割方法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：CN117934506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410048155.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种面向堆叠零件的点云分割方法是由田翔;刘藤设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向堆叠零件的点云分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向堆叠零件的点云分割方法，包括：S1、构建原始点云数据；对原始点云数据进行预处理，获取待分割的堆叠零件点云数据；S2、把待分割的堆叠零件点云数据的坐标信息输入特征提取主干网络，得到逐个点云特征；S3、把逐点特征输入语义分数预测分支和几何偏移预测分支，生成候选块；S4、遍历所有的候选块，基于边缘检测注意的采样结果来生成实例核，采样结果拼接实例级特征并与实例核进行动态卷积生成二进制的实例掩码；S5、实例掩码点坐标由实例掩码得分排序后通过NMS算法去除重复结果得到，实例掩码点坐标融合语义标签，输出最终实例分割结果。本发明可实现对复杂场景的零件进行稳定、高效识别分割，并可提高识别和分割准确度。

本发明授权一种面向堆叠零件的点云分割方法在权利要求书中公布了：1.一种面向堆叠零件的点云分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集堆叠零件整个场景的深度信息，构建原始点云数据；对原始点云数据进行分离、降采样、裁剪和滤波预处理，获取待分割的堆叠零件点云数据； S2、把待分割的堆叠零件点云数据的坐标信息输入特征提取主干网络，得到逐个点云特征； S3、把逐点特征输入语义分数预测分支和几何偏移预测分支；从语义分数上对逐个点云特征进行软分组，然后几何偏移预测分支根据逐个点云特征偏移量把逐个点云特征移动到其实例中心附近，生成候选块；其中，两个点级别的损失函数分别对语义预测分支和几何偏移分支进行监督； S4、遍历所有的候选块，基于边缘检测注意的采样结果来生成实例核，MLP结构结合轻量级的几何仿射模块获取实例级特征，采样结果拼接实例级特征并与实例核进行动态卷积生成二进制的实例掩码，计算实例掩码置信度Lmask以衡量当前输出的掩码表征实例的可信程度； S5、经过点聚合层细化实例边界，预测用于监督的实例掩码级别的语义分数Lclass和准确度分数Lscore；实例掩码点坐标由实例掩码得分排序后通过NMS算法去除重复结果得到，实例掩码点坐标融合语义标签，输出最终实例分割结果。

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