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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于全局-局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测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：CN119559439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411696694.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于全局-局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测方法是由于乃功;杨弈;李奥设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局-局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于全局‑局部重要性特征融合的键合引线缺陷检测方法，解决目前方法中存在的无法有效检测结构缺陷，检测精度不足以及无法分割出边缘粗糙的三维键合引线缺陷目标，进而无法揭示输入特征的敏感区域和检测过程中的薄弱环节等问题。流程包括：获取PCB板的深度图像，通过矩阵运算将键合引线深度图点列转换为点云数据，使用CloudCompare软件对键合引线点云进行数据预处理，获得精简优化后的键合引线数据，并制作标注好的点云键合引线数据集；对数据集进行划分后对基于全局‑局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测模型进行训练，最终实现对分割后的键合引线平面分别进行正常键合引线，弧度异常、线弯曲等的检测，并对以上八种键合引线目标进行实例分割。

本发明授权一种基于全局-局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局-局部重要性特征融合的三维点云键合引线缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括如下几个步骤： 步骤1，利用3D深度相机对焊接区域进行扫描，获取键合引线的原始深度图像；通过深度图像中的每个像素点信息，将其转换为三维点云数据，得到每个像素点的空间坐标x,y,z； 步骤2，对获取的点云图像进行数据预处理；通过CloudCompare软件打开点云图像，使用该软件的手动裁切功能选中采集数据中的无关区域进行裁剪操作，得到键合引线目标区域，获得完整的键合引线平面； 步骤3，在点云图像上进行轮廓检测，计算每个轮廓的外接矩形，并获取包围盒的长宽比；使用绝对中位差MAD算法有效区分键合引线轮廓与其他轮廓，聚焦于键合引线特征的提取； 步骤4，提取键合引线轮廓内的点云数据，并进行矩阵运算以获取键合引线的点云数据；采用统计滤波和主成分分析PCA对点云数据进行处理，去除无关的背景点云和噪声，聚焦于键合引线的几何特征； 步骤5，将步骤4中构建的键合引线点云数据沿X-Z轴进行投影，计算相邻点之间的间隔大小，并采用3-sigma算法筛选线内的断线，得到非断线的键合引线点云数据集，并对每一类缺陷进行标注； 步骤6，接下来对利用预处理后的3D点云键合引线数据进行模型训练，实现实例分割；引入局部重要能量注意力特征提取模块和全局信息位置编码模块，同时提取键合引线的全局特征和局部特征； 步骤7，设计复合损失CompoundLoss，对提取的高维嵌入特征进行量化损失计算，以及对缺陷目标进行软相似度和硬相似度的均衡度量损失计算； 步骤8，最后对训练好的模型进行结果输出，输出键合引线点云数据的多种异常缺陷，包括弧度异常、线弯曲、尾丝过长、双层干涉、引线桥接、中间断线、单端断线七种缺陷类型。

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