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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于3D视觉传感的焊件表面缺陷智能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：CN120195188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510677850.3，技术领域涉及：G01N21/95；该发明授权一种基于3D视觉传感的焊件表面缺陷智能检测方法是由赵容辰;舒琳设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D视觉传感的焊件表面缺陷智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D视觉传感的焊件表面缺陷智能检测方法，涉及焊件检测技术领域，解决了目标焊件对应表面缺陷识别准确率低的问题，方法包括：将目标焊件固定于静止的平台之上，采集目标焊件多个视角下的焊件外表面图像；依据外表面图像判定目标焊件对应焊缝的焊缝轮廓类型；依据目标焊件对应焊缝的焊缝轮廓类型选取不同的扫描方式，得到目标焊件中焊缝的点云数据集合；对目标焊件中焊缝的点云数据集合进行分析，识别目标焊件的焊缝缺陷；依据目标焊件表面的检测结果得知目标焊件对应焊接故障缺陷的存在情况，本发明结合3D视觉对目标焊件对应的焊缝进行精准的扫描，实现对目标焊件对应表面缺陷的准确识别。

本发明授权一种基于3D视觉传感的焊件表面缺陷智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D视觉传感的焊件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，方法包括： 步骤S1，将目标焊件固定于静止的平台之上，采集目标焊件多个视角下的焊件外表面图像； 步骤S2，依据外表面图像判定目标焊件对应焊缝的焊缝轮廓类型； 步骤S3，依据目标焊件对应焊缝的焊缝轮廓类型选取不同的扫描方式，得到目标焊件中焊缝的点云数据集合； 步骤S4，对目标焊件中焊缝的点云数据集合进行分析，识别目标焊件的焊缝缺陷； 所述步骤S4包括如下子步骤： 步骤S41，获取目标焊件中焊缝的点云数据集合； 步骤S42，对点云数据集合进行降采样操作，得到体素点云集合；其中，降采样操作具体如下： 步骤S421，由点云数据集合中不同扫描像素点的坐标得到点云范围[Xmin，Xmax]×[Ymin，Ymax]×[Zmin，Zmax]，设体素边长为v，得到点云范围内的多个体素； 步骤S422，计算对应体素的索引s（x'，y'，z'），计算公式具体如下： x'=（X-Xmin）v；y'=（Y-Ymin）v；z'=（Z-Zmin）v；式中，（X，Y，Z）为体素对应中心点的坐标； 步骤S43，对体素点云集合进行去噪操作，得到去噪体素点云集合； 步骤S44，依据去噪体素点云集合进行表面重建，提取网格； 步骤S45，对于三角网格中的每一个点，计算其局部邻域的协方差矩阵，通过最小特征值与特征值总和的比值确定曲率： 曲率=TZ1÷（TZ1+TZ2+TZ3）；其中，TZ1≤TZ2≤TZ3，TZ1、TZ2以及TZ3为协方差矩阵的特征值； 步骤S46，对于三角网格中的每一个点s，计算其与k个邻域点平均高度的高度差值GCs； ；式中，q为k个邻域点的编号； 步骤S47，对于三角网格中的任意一个点，若对应点的高度差值大于等于高度差值阈值或曲率大于等于曲率阈值，则认定存在焊接缺陷，生成缺陷信号；若所有点的高度差值小于高度差值阈值且曲率小于曲率阈值；则认定目标焊件不存在焊接缺陷，生成正常信号； 步骤S5，依据目标焊件表面的检测结果得知目标焊件对应焊接故障缺陷的存在情况。

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