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龙图腾网获悉中车贵阳车辆有限公司申请的专利一种基于激光扫描图像的敞车侧墙检修精准定位切割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：CN116128907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211714382.5，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于激光扫描图像的敞车侧墙检修精准定位切割方法是由吴勇;孟繁博;张榆平;桂荣孝;胡志宏;彭刚;姚红祥设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光扫描图像的敞车侧墙检修精准定位切割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光切割定位技术领域，具体涉及了一种基于激光扫描图像的敞车侧墙检修精准定位切割方法。S1：对敞车车体的侧墙扫描相关的点云数据，根据点云数据建立点云图像；S2：根据相邻像素点的深度信息对点云图像进行边缘提取，将提取出的边缘位置标记为疑似焊缝边缘位置，并降低非疑似焊缝边缘位置的点云数据量，得到建模图像；S3：识别建模图像的图像特征，根据图像特征以及各帧建模图像的位姿信息对建模图像进行分组，建立各组稠密点云模型，将各组稠密点云模型融合得到车体侧墙稠密点云模型；S4：对点云数据进行分组后平面拟合，根据各类平面的交线的坐标信息，确定焊缝位置的焊缝像素坐标。能够提高对敞车车体的侧墙焊缝位置定位的精度。

本发明授权一种基于激光扫描图像的敞车侧墙检修精准定位切割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光扫描图像的敞车侧墙检修精准定位切割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：对敞车车体的侧墙进行激光扫描，得到相关的点云数据，所述点云数据包括各个像素点的坐标信息、深度信息以及扫描时的位姿数据，根据点云数据建立点云图像； S2：根据相邻像素点的深度信息对点云图像进行边缘提取，将提取出的边缘位置标记为疑似焊缝边缘位置，并降低非疑似焊缝边缘位置的点云数据量，得到建模图像； S3：识别建模图像的图像特征，根据图像特征以及各帧建模图像的位姿信息对建模图像进行分组，建立各组稠密点云模型，将各组稠密点云模型融合得到车体侧墙稠密点云模型； S4：根据稠密点云模型中点云数据的深度信息，对点云数据进行分组后平面拟合，得到各类平面，根据各类平面的交线的坐标信息，确定焊缝位置的焊缝像素坐标； 所述S1包括以下步骤： S100：在敞车车体的侧墙中心位置放置二维码，对二维码扫描确定全局坐标系基准位置； S110：对敞车车体的侧墙整体进行激光扫描，得到相关点云数据； S120：对每帧图像的点云数据进行预处理，减少噪音得到点云图像； 所述S2包括以下步骤： S200：将所述S1得到的点云图像标记为图像A，对图像A进行边缘提取，以图像A的深度信息为特征，提取边缘位置，计算深度信息的梯度，根据深度信息梯度提取深度突变部分作为疑似焊缝位置； S210：提取疑似焊缝边缘位置与附近的像素点制作掩码图像； S220：将图像A与掩码图形的反码进行与运算之后进行降采样，得到图像B； S230：将图像A与掩码图形进行与运算，得到图像C； S240：将图像B和图像C进行或运算，得到图像D，将图像D作为建模图像； 所述S3包括以下步骤： S300：识别建模图像的图像特征，并根据图像特征将建模图像分为三类，所述图像特征包括含有斜撑的图像、含有立柱的图像以及不含立柱和斜撑的图像； S310：在三类建模图像的基础上，根据位姿数据分别对各类建模图像分组，并根据每组的图像特征建立视觉词袋模型； S320：根据每组中每帧建模图像以及对应的位姿数据，建立每组融合重建的稠密点云模型； S330：判断各帧建模图像与稠密点云模型之间的深度信息差是否在设定阈值内，若是则执行步骤S350，若否则执行步骤340； S340：根据稠密几何一致性与光度一致性，对组内各帧建模图像的深度信息与位姿信息进行修正，之后再次执行步骤S320； S350：根据各组视觉词袋模型特征与重建深度模型进行融合重建，判断各组重建模型与整体重建模型深度信息差是否在设定阈值内，若是则执行步骤S360，若否则执行步骤S350； S360：根据稠密一致性与光度一致性，对组内各帧建模图像的深度信息与位姿信息进行修正，之后再次执行步骤S340； S370：得到车体侧墙稠密点云模型。

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