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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于点云数据的木材破损类缺陷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：CN115713524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202211496289.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法是由徐哲壮;林烨;艾志杰;张滢;朱宇航;张浩然设计研发完成，并于2022-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，具体步骤如下：步骤1：数据采集；步骤2：预处理；步骤3：有效数据提取；得到为点云数据的轮廓数据；步骤4：将每个经过预处理后的点云轮廓数据进行多次均值滤波，并提取残差值；步骤5：缺陷判定；检测缺陷的阈值设定为C，将残差值与设定阈值作比较；检测缺陷的阈值设定为C；当残差值有大于设定阈值C的部分时，则判断对应的点云轮廓具有缺陷，否则判断为正常点云轮廓；应用本技术方案可有效地提高在林木业生产过程中的破损类缺陷检测的准确性与生产效率，不再需要依靠人工标记缺陷处，大大节约了人力资源成本。

本发明授权一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：数据采集；木板通过传送带传送到数据收集区域，并触发激光传感器开关；然后激光传感器以固定的采样频率扫描木材上下表面并生成3D点云数据；步骤2：预处理；将采集到的H×W尺寸点云数据，通过四分位法对木材点云数据中的异常值进行滤除，得到有效的木材点云数据；步骤3：有效数据提取；对H×N尺寸的点云数据按照H维进行划分，得到Wi{i＝0,1,…,H}为点云数据的轮廓数据；步骤4：将每个经过预处理后的点云轮廓数据单独使用一维卷积计算进行多次均值滤波，构建支撑轮廓并提取残差值；步骤5：缺陷判定；检测缺陷的阈值设定为C，将残差值Ri＝r1,r2,…,rN与设定阈值作比较来判定缺陷；检测缺陷的阈值设定为C；当残差值有大于设定阈值C的部分时，则判断对应的点云轮廓具有缺陷，否则判断为正常点云轮廓；残差值的计算步骤如下：均值滤波：利用对每个轮廓进行滤波从而构建支撑轮廓；其中Si＝s1,s2,…,sN为滤波后结果，支撑轮廓数据Gi＝g1,g2,…,gN为初始的点云轮廓数据Wi＝w1,w2,…,wN,{i＝0,1,…,H}，并在迭代过程中为更新Gi的值；设置一维卷积核fm的大小设定为K，N为轮廓Wi的点云个数；构建支撑轮廓：比较卷积所得的滤波数据Si与点云支撑轮廓数据Gi，通过 将这两者数据中的较大值作为新的支撑轮廓G'i；将计算得到新的支撑轮廓G'i，将G'i赋值给Gi，并重复进行步骤5-7T次，得到最终的木材支撑轮廓Gi；将最终木材支撑轮廓Gi＝g1,g2,…,gN与初始点云轮廓数据Wi＝w1,w2,…,wN相减得到残差值Ri＝r1,r2,…,rN＝g1-w1,g2-w1,…,gN-wN。

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