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作者：卢佳旺;马良;陈晓明;
单位：上海市机械施工集团有限公司;上海面向典型建筑应用机器人工程技术研究中心;上海建工集团股份有限公司;
摘要：针对传统焊缝检测方法依赖人工操作、效率低且主观性强的问题，提出一种基于点云语义分割的自动化检测技术，旨在提升焊缝尺寸测量的精度与效率。该方法通过高精度激光扫描获取三维点云数据，借助改进的PointNet++模型实现特征提取与分割。特别引入多尺度几何特征融合模块，在Set Abstraction层中采用动态多尺度感受机制，结合六维几何特征增强模块，强化焊缝表面几何感知能力。实验数据覆盖6种工业场景并按7∶2∶1比例均衡划分训练集、测试集与验证集。实验结果表明，模型训练与测试准确率均达90%,焊缝分割的平均交并比(mIoU)最高为80.7%。进一步采用PCL库对分割后的点云进行配准、滤波及边界提取，实现焊缝几何尺寸的测量。该方法可减少人工检测带来的误差，提升测量效率与一致性，为工业质检提供高精度自动化解决方案。
关键词：焊缝检测;;PointNet++;;点云语义分割;;多尺度几何特征融合;;激光扫描
基金资助：上海市国有资产监督管理委员会基金项目(2021005);; 上海建工集团股份有限公司基金项目(23YJKF-13)
