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龙图腾网获悉福建宁德核电有限公司申请的专利一种基于点云数据叠加的上充泵维修辅助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：CN120297944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510367991.5，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于点云数据叠加的上充泵维修辅助系统是由朱智鸿;张天暖;胡帅;张波;陈兴祺;刘继磊;蔡江峰;郑维恒;周海东;唐宾阳设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云数据叠加的上充泵维修辅助系统在说明书摘要公布了：本发明涉及上充泵技术领域，具体公开了一种基于点云数据叠加的上充泵维修辅助系统，用于解决传统上充泵维修中点云数据不精准、缺陷识别率低、维修质量参差不齐的问题，包括辅助维修模块、维修数据记录与分析模块，辅助维修模块包括智能检修指导模块、辅助测量模块和数字成果保存模块，辅助维修模块连有数据分析模块，数据分析模块包括点云数据叠加对比模块、测量数据对比模块、模型数据对比模块，数据分析模块连有数据处理模块，数据处理模块包括AI缺陷识别模块、AI故障预测模块，点云数据叠加对比模块配置改进的动态配准算法；本发明通过点云数据叠加、动态配准算法及深度学习模型，精准识别叶轮缺陷并提升故障预测能力，减少了误识别和遗漏。

本发明授权一种基于点云数据叠加的上充泵维修辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云数据叠加的上充泵维修辅助系统，包括辅助维修模块和维修数据记录与分析模块，其特征在于，辅助维修模块包括智能检修指导模块、辅助测量模块和数字成果保存模块，辅助测量模块依次与智能检修指导模块、数字成果保存模块相连，辅助维修模块连有数据分析模块，数据分析模块包括点云数据叠加对比模块、测量数据对比模块和模型数据对比模块，数据分析模块连有数据处理模块，数据处理模块包括AI缺陷识别模块和AI故障预测模块，辅助测量模块连有点云数据叠加对比模块，点云数据叠加对比模块配置改进的动态配准算法，引入动态权重因子，对叶轮曲率差异进行自适应调整，识别设定阈值等级的尺寸减薄、裂纹及磨损区域，AI缺陷识别模块基于0.1mm、0.5mm、1.0mm三个体素化尺度的点云数据特征融合的深度学习模型定位并标注缺陷区域，AI故障预测模块基于历史点云数据和当前测量结果，构建动态趋势模型，实时监测叶片厚度、叶轮直径变化，结合梯度特征和当前周期特征，预测未来发生的故障，提前发出预警，在点云叠加对比模块中，动态配准算法允许在不同扫描视角下的点云数据进行对齐，引入适应上充泵叶轮形态的动态权重因子，以根据叶轮曲率差异自适应调整配准策略，动态配准算法的公式为： 式中：E为总的配准误差，i为点云数据中点的索引，n为点云数据的总数量，ωi为点pi的权重，依据点所在区域的曲率大小动态调整，分别为两个点云数据集A和B的第i个点的坐标，为两个点云数据集A和B的第i个点之间的欧几里得距离，j为叶轮素模中局部区域的点索引，m为叶轮素模中局部区域点的总数，Cj为叶轮素模点云数据中局部区域第j个点的曲率特征，α为正则化参数，‖Cj‖2为叶轮素模中局部区域第j个点的曲率偏差； AI缺陷识别模块进行上充泵叶轮缺陷区域识别和定位的过程包括： 步骤一，采集数据与预处理：获取上充泵叶轮经过改进的动态配准算法配准对齐后的点云数据，进行数据清洗，根据预定的体素化尺度对点云数据进行处理，将其转换为适应深度学习模型输入的结构； 步骤二，特征提取：根据不同体素化尺度，从点云数据中提取不同层次的纹理、形状及深度特征信息，将体素化后的点云数据输入到深度学习模型中，通过卷积层提取局部特征，每个尺度下的点云数据经过三层卷积层，提取叶轮表面的特征数据； 步骤三，特征融合：将来自不同尺度的数据进行特征融合，根据每个尺度的特征对缺陷识别的重要性进行加权融合，将不同尺度的特征在特征维度上拼接； 步骤四，缺陷分类与预测：通过深度神经网络的全连接层进行缺陷分类，将每个点云的特征向量与预定义的缺陷类别进行匹配，输出每个点是否为缺陷的概率值，在概率大于设定阈值时，标记为缺陷区域，根据模型输出的概率图，确定缺陷的位置，并标注出缺陷区域，通过回归方法确定缺陷的坐标范围； 步骤五，缺陷区域标注与后处理：在检测到缺陷的点云区域后，进一步进行区域提取，标定出缺陷的形状和尺寸，通过高斯平滑滤波器进行平滑处理，对标注出的缺陷区域基于点云数据重叠技术以及改进的动态配准算法修正存在的误识别区域，通过三维可视化工具将缺陷区域在三维点云图中进行高亮标注，通过缺陷识别结果，分析叶轮的磨损、损伤程度；使用第一次扫描和当前扫描的点云数据，利用叶轮的直径和叶片厚度特征对标注出的缺陷区域基于点云数据重叠技术以及改进的动态配准算法误识别区域修正，误识别区域修正公式为： Pcorpi＝Psmopi·[1-Ipi·Epi·Fpi] 式中：Pcorpi为误识别区域修正后的第i个点的位置坐标，Psmopi为平滑处理后的第i个点的位置坐标，Ipi为误识别修正指标函数，若点pi属于误识别区域，则Ipi＝1，否则为0，Epi为误差阈值函数，用于衡量点pi的误差是否超过设定阈值，基于点云配准误差以及几何特征变化量确定，Fpi为基于叶轮直径和叶片厚度判断点pi是否属于正常区域的函数，若点pi未超过叶轮叶片直径和厚度的容许范围，Fpi＝1，否则为0。

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