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龙图腾网获悉成都数之联科技股份有限公司申请的专利一种基于点云语义分割的缺陷聚集识别方法及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：CN120953265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511460646.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于点云语义分割的缺陷聚集识别方法及系统是由傅彦;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云语义分割的缺陷聚集识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于点云语义分割的缺陷聚集识别方法及系统，涉及智能制造与人工智能技术领域，所述方法流程为：构建缺陷聚集数据集；构建基于Transformer的点云语义分割模型；使用缺陷聚集数据集对点云语义分割模型进行训练，以得到缺陷点语义分割模型；使用缺陷点语义分割模型对工业面板的缺陷点数据进行语义分割，以得到点级别语义标签，并且对点级别语义标签进行缺陷聚集识别，以得到缺陷聚集识别结果。本发明将所有缺陷点视为一个整体的点云，利用点云语义分割模型的自注意力机制捕捉点与点之间的复杂空间关系包括长程和短程依赖，并且结合相对位置编码感知几何结构，实现缺陷点数据的语义识别。

本发明授权一种基于点云语义分割的缺陷聚集识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云语义分割的缺陷聚集识别方法，其特征在于，所述方法包括以下流程： 构建缺陷聚集数据集，所述缺陷聚集数据集包括不同聚集类型的缺陷点云数据以及其对应的点级别语义标签； 其中，构建缺陷聚集数据集的流程如下： 采用参数化算法模拟生成缺陷点云数据，所述缺陷点云数据的聚集类型包括随机分布、线状聚集以及网格聚集； 对包含不同聚集类型的缺陷点云数据进行语义标注，以构建缺陷聚集数据集；所述语义标注是在缺陷点云数据生成过程中，每个被生成的缺陷点都被赋予一个精确的点级别语义标签； 构建基于Transformer的点云语义分割模型，所述点云语义分割模型包括点嵌入模块、TransformerEncoder模块以及分类输出模块； 所述点嵌入模块对缺陷点云数据进行特征嵌入，以得到初始特征向量；所述TransformerEncoder模块采用带相对位置编码的自注意力机制对初始特征向量进行上下文信息编码和特征学习，以得到语义特征向量；所述分类输出模块对语义特征向量进行语义类别处理，以得到点级别语义标签； 使用缺陷聚集数据集对点云语义分割模型进行训练，以得到缺陷点语义分割模型； 使用缺陷点语义分割模型对工业面板的缺陷点数据进行语义分割，以得到点级别语义标签，并且对点级别语义标签进行缺陷聚集识别，以得到缺陷聚集识别结果。

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