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龙图腾网获悉安格利(成都)仪器设备有限公司申请的专利一种基于视觉与点云融合的容器表面凹坑量化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：CN121544693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610066977.6，技术领域涉及：G06T7/64；该发明授权一种基于视觉与点云融合的容器表面凹坑量化检测方法是由聂印;孙熙同;程新华;孔坚锋;王亮;张旭明;周森;李新琪;王旭晨;罗鹏;肖亿;冷海风设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉与点云融合的容器表面凹坑量化检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及检测技术领域，公开了一种基于视觉与点云融合的容器表面凹坑量化检测方法，通过智能数据采集与分析技术，有效突破传统测量瓶颈，简化检验流程，支持容器设备使用的可靠性。具体步骤如下：获取待检测容器的二维灰度图像及三维点云数据，构建用于后续协同处理的图像‑点云数据对；将预处理后的二维灰度图像输入FastSAM模型中，进行实例级别的目标分割，得到所有凹坑掩码，筛选出符合面积要求的、表征真实凹坑的掩码区域；对所获取的所有凹坑掩码进行操作；在对每一个凹坑掩码进行操作时，首先对凹坑掩码进行形态学的边缘扩展操作，生成扩展区域掩码；随后，通过计算该扩展区域掩码与原掩码的差集，得到一个环绕于原凹坑边缘的环带掩码。

本发明授权一种基于视觉与点云融合的容器表面凹坑量化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉与点云融合的容器表面凹坑量化检测方法，其特征在于：包括下述具体步骤： 1获取待检测容器的二维灰度图像及二维灰度图像对应的三维点云数据，构建图像-点云数据对； 2将预处理后的二维灰度图像输入FastSAM模型中，进行实例级别的目标分割，得到所有凹坑掩码，筛选出符合面积要求的、表征真实凹坑的掩码区域； 3对所获取的所有凹坑掩码通过下述操作获取到相应的环带掩码；在对每一个凹坑掩码进行操作时，首先对凹坑掩码进行形态学的边缘扩展操作，生成一个覆盖原掩码及周边局部背景的扩展区域掩码；随后，通过计算该扩展区域掩码与原掩码的差集，得到一个环绕于原凹坑边缘的环带掩码； 4将获取到的三维点云数据根据坐标阈值进行异常点过滤处理，而后从中提取出与环带掩码相对应的环带点云数据；随后，采用RANSAC算法对环带点云数据进行鲁棒性的平面拟合，得到表征容器表面在该区域无凹坑状态下的基准平面方程及基准平面的单位法向量； 5基于异常点过滤处理后的三维点云数据，结合获取到的凹坑掩码提取相对应的凹坑内部点云数据，然后结合基准平面的单位法向量进行点积再加上距离参数，计算出每个凹坑内部点相对于基准平面的高度，取其中的最大值作为凹坑的最大深度； 6利用基准平面的单位法向量与单位法向量不平行的辅助向量计算得到单位向量，从而建立以基准平面为参考的局部正交坐标系；通过局部正交坐标系完成凹坑内部点云的主向量分析，投影凹坑内部点云数据到主方向坐标轴进行凹坑长宽计算； 7基于凹坑在新局部正交坐标系上的二维投影点集构建Delaunay三角剖分，对每个三角面片以面积乘以三顶点平均高度得到相应局部体积，累加所有局部体积获得凹坑总体积； 8将步骤2所得到的每个凹坑掩码叠加融合至初始获取到的二维灰度图像上，且对不同位置的凹坑采用不同的颜色进行表示，实现凹坑位置在初始获取到的二维灰度图像上可视化的标识；同时，结合针对每个凹坑点云分析得到的相应参数，最终输出一张包含所有凹坑的标识与参数的结果图。

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