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龙图腾网获悉广东交通职业技术学院申请的专利基于3D视觉的工件表面缺陷检测与预警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：CN118644456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410781254.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于3D视觉的工件表面缺陷检测与预警方法是由曾光;宋以华;廖夏茵;汪吉海;丁婕妤;卢艳丽;甘志雄;郑锦杰;詹梓杰;陈劲豪设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D视觉的工件表面缺陷检测与预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于3D视觉的工件表面缺陷检测与预警方法，包括：利用3D扫描设备扫描工件表面，采集工件表面的三维点云数据并进行预处理，构建工件表面的三维点云数据集；通过分析三维点云数据集，识别工件表面的缺陷类型并针对缺陷类型进行预警；对工件表面进行粗糙度检测，并判定该工件是否为合格品。本发明利用3D视觉传感器实时采集工件表面的三维数据，相比传统的人工视觉检查方法，该系统具有更高的检测效率和准确性，能够显著降低人为因素对检测结果的影响，提高产品质量和生产效率。同时，本发明还具备智能预警功能，能够在检测到潜在缺陷时及时发出预警信息，帮助操作人员及时进行处理，确保生产安全。

本发明授权基于3D视觉的工件表面缺陷检测与预警方法在权利要求书中公布了：1.基于3D视觉的工件表面缺陷检测与预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、利用3D扫描设备扫描工件表面，实时采集工件表面的三维点云数据并进行预处理，所述预处理包括但不限于去除噪声、滤波和增强，所述去除噪声采用点云半径滤波算法，所述增强采用基于灰度值直方图累积合并的增强，构建工件表面的三维点云数据集； 步骤S2、通过分析三维点云数据集，识别工件表面的缺陷类型并针对缺陷类型进行预警；包括： 步骤S201、设定高斯曲率的阈值为Ky，设定平均曲率的阈值为Hy； 步骤S202、读取预处理后的三维点云数据，为每个三维点云数据的点选择一个邻域； 步骤S203、通过最小二乘法将同一个邻域内的点拟合一个局部曲面； 步骤S204、基于拟合的局部曲面，计算该三维点云数据的高斯曲率K和平均曲率H； 步骤S205、判断高斯曲率K是否大于阈值Ky，如果是，则发出缺陷类型1预警，否则进行下一步； 步骤S206、判断平均曲率H是否大于阈值Hy，如果是，则发出缺陷类型2预警，否则判定工件合格； 步骤S3、对工件表面进行粗糙度检测，并判定该工件是否为合格品；包括： 步骤S301、设定密度阈值My和二次打磨阈值Dy； 步骤S302、将预处理后的三维点云数据集进行点云分割，分成若干个分割区域，计算每个分割区域的密度Mn； 步骤S303、遍历所有的分割区域密度Mn并分别与密度阈值My比较，如果Mn＞My，则标记对应的分割区域为粗糙域； 步骤S304、获取粗糙域的数量D并与二次打磨阈值Dy比较，如果D＞Dy，判定该工件为不合格品；否则判定为合格品。

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