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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种工件缺陷检测方法、终端设备及存储介质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：CN116205904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310429239.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工件缺陷检测方法、终端设备及存储介质是由郑力新;陈坚墩;冉庆东;马健;黄鹤锋设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工件缺陷检测方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工件缺陷检测方法、终端设备及存储介质，该方法中对传统DGCNN网络进行改进，在改进DGCNN网络中首先对原有的EdgeConv进行改进，在传统EdgeConv的原有特征的基础上增加了点对特征PPF以及中心点法向量；其次赋予各层MLP输出不同权重，且权重时从最低层MLP输出至最高层MLP输出逐渐增大；基于改进DGCNN网络的DCP点云配准网络模型对待测工件与无缺陷工件进行点对的匹配，基于点对之间的欧氏距离判断是否为缺陷点。本发明实现了配准效果的提升，提高了缺陷检测的准确率。

本发明授权一种工件缺陷检测方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工件缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：制作用于训练配准网络的工件的配准数据集，配准数据集中包括源点云图像、目标点云图像以及两者之间的刚体变换矩阵； S2：通过改进DGCNN网络提取各点云图像的特征； 改进DGCNN网络中首先对原有的EdgeConv进行改进，在传统EdgeConv的原有特征的基础上增加了点对特征PPF以及中心点法向量；其次赋予各层MLP输出不同权重，且权重时从最低层MLP输出至最高层MLP输出逐渐增大；所述点对特征PPF包含：点云图中点对距离、点法向量以及点对矢量之间的夹角； S3：构建基于改进DGCNN网络的DCP点云配准网络模型，通过配准数据集对模型进行训练，得到训练后的最优配准模型；所述DCP点云配准网络模型包括：特征提取模块、基于注意力的Pointer模块以及用于计算刚体变换矩阵的SVD分解层； S4：通过最优配准模型得到待测工件与对应的无缺陷工件的点云中点对的匹配关系，计算各匹配点对之间的欧式距离，设定欧式距离大于误差阈值的点对，则设定点对中属于待测工件的点为缺陷点。

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