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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于热轧钢卷端面三维点云的卷形检测装置与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：CN115100118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210615361.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于热轧钢卷端面三维点云的卷形检测装置与方法是由徐冬;郭子傲;王自强;彭功状;王晓晨;何海楠;杨荃设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热轧钢卷端面三维点云的卷形检测装置与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于热轧钢卷端面三维点云的卷形检测装置与方法，该装置包括三维激光雷达、安装支架、风冷机和服务器；其中，三维激光雷达和风冷机均安装在安装支架内，安装支架放置于距钢卷下线时的静止位置预设距离处的操作侧；三维激光雷达与服务器连接；风冷机用于对三维激光雷进行散热；当钢卷到达指定位置时，三维激光雷达开始对钢卷操作侧端面进行扫描，得到钢卷端面点云，并将得到的钢卷端面点云传递给服务器，服务器基于钢卷端面点云，对钢卷进行特征提取和识别，实现巻形检测。采用本发明的技术方案，可实现热轧钢卷卷形的在线检测与自动控制，提高库区物流的智能化水平。

本发明授权一种基于热轧钢卷端面三维点云的卷形检测装置与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热轧钢卷端面三维点云的卷形检测装置，其特征在于，包括：三维激光雷达、安装支架、风冷机以及服务器；其中， 所述三维激光雷达和所述风冷机均安装在所述安装支架内，所述安装支架放置于距钢卷下线时的静止位置预设距离处的操作侧；所述三维激光雷达与所述服务器连接；所述风冷机用于对所述三维激光雷达进行散热； 当钢卷到达指定位置时，所述三维激光雷达开始对钢卷操作侧端面进行扫描，得到钢卷端面点云，并将得到的钢卷端面点云传递给所述服务器，所述服务器基于钢卷端面点云，对钢卷进行特征提取和识别，实现卷形检测； 基于钢卷端面点云对钢卷进行特征提取和识别，实现卷形检测，包括： 对所述三维激光雷达扫描得到的钢卷端面点云进行预处理； 对预处理后的钢卷端面点云进行角度标定并得到去除钢卷内圈后的点云； 基于标定后的点云，通过直通滤波取得钢卷端面上的多条半径，提取点云半径的特征，判断热轧钢卷是否为扁卷并完成对热轧钢卷的卷形类型识别； 对所述三维激光雷达扫描得到的钢卷端面点云进行预处理，包括： 根据所述三维激光雷达与钢卷的放置位置、下线钢卷中的最大半径Rmax以及所述安装支架距离钢卷的位置，通过直通滤波移除钢卷端面点云中距离距钢卷距离较远的点，得到第一点云数据集；其中，直通滤波范围如下式所示： 其中，x、y、z分别为所述三维激光雷达的扫描方向； 对所述第一点云数据集进行统计滤波，剔除出现概率小于0.3174的点，以去除其中的噪声点并移除离群点，得到第二点云数据集，如下式所示： 其中，μ为全局点的距离均值，σ为全局点的距离标准差，dk为目标点到其k个邻近点的平均距离，若dk小于1个全局标准差σ，则将其视为噪声点去除； 对预处理后的钢卷端面点云进行角度标定并得到去除钢卷内圈后的点云，包括： 对所述第二点云数据集使用RANSAC平面拟合方法拟合平面，提取到平面点云数据集，并得到平面的法向量；拟合到的平面的特征方程如下式所示： A11+B11+C11+D11＝0 根据所述平面点云数据集上的点进行索引，去除所述第二点云数据集中位于所述平面点云数据集的点，得到第三点云数据集； 对所述第三点云数据集进行圆柱拟合，提取到圆柱点云数据集； 根据所述圆柱点云数据集上的点进行索引，去除所述第二点云数据集中位于所述圆柱点云数据集的点，得到第四点云数据集； 根据拟合到的平面的法向量对所述第四点云数据集和圆柱点云数据集进行旋转，使得钢卷端面的法向量方向与所述三维激光雷达的扫描面的x轴方向相平行，得到标定后的第四点云数据集；并使得钢卷平面的法向量垂直于激光雷达的扫描平面，得到标定后的圆柱点云数据集；其中，标定矩阵T如下式所示： 其中，A11、B11、C11、D11分别为钢卷端面平面方程的四个参数； 通过直通滤波取得钢卷端面上的多条半径，提取点云半径的特征，判断热轧钢卷是否为扁卷并完成对热轧钢卷的卷形类型识别，包括： 步骤1，根据标定后的圆柱点云数据集，索引圆柱体y轴值最大的点和y轴值最小的点，记录索引到的点云的坐标值B1＝x1,y1,z1、B2＝x2,y2,z2，计算得到圆柱体的轴线上某点的中心坐标，如下式所示； 步骤2，通过直通滤波取得当前标定后的第四点云数据集上高度为z0上下1cm范围内的i个点，并将得到的点云的z轴的值全部变为0，x、y坐标值不变，得到第五点云数据集； 步骤3，索引所述第五点云数据集并记录y坐标值大于0的点中y坐标最小的点C1＝x3,y3,z3，y坐标值小于0的点中y坐标值最大的点C2＝x4,y4,z4，计算y3-y4得到的值即为钢卷内圈直径，若计算出的y3-y4的值小于0.8D或大于1.2D，则判断当前钢卷为扁卷；其中，D为标准卷形内圈半径； 步骤4，通过直通滤波得到y坐标值大于0的点云半径数据集； 步骤5，将标定后的第四点云数据集旋转预设角度，作为新的标定后的第四点云数据集，并重新执行步骤1至步骤4，得到新的点云半径数据集； 步骤6，对步骤5迭代执行6次，得到7个点云半径数据集，并将得到的7个点云半径数据集按照y轴值从大到小排序并去掉相同y轴值中点云数据中x轴值较小的点，得到排序后的点云半径数据集； 步骤7，统计扁卷判断结果，若超过2次判断为扁卷，则判断钢卷有扁卷缺陷； 步骤8，对每一点云半径数据集对应的半径进行特征提取，从而初步判断钢卷的卷形，统计每条半径的判断结果，得到卷形的最终判断结果。

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