一种自适应堆叠工件点云数据合成与实例分割方法及装置

本发明涉及一种自适应堆叠工件点云数据合成与实例分割方法及装置，方法包括：通过采集单个工件的点云数据，应用特征保持重建算法自动化逆向建模得到单个工件的CAD模型，并建立和训练包含骨干网络模块、语义预测模块、中心点偏移量预测模块、二值聚类模块、向心偏移模块和投票模块的堆叠工件实例分割模型；通过点云数据补全和细节特征保持算法对点云数据进行补全并细化边缘细节，将处理后的点云数据输入训练好的实例分割模型中，实现堆叠工件点云数据的精准实例分割。本发明通过自适应点云数据合成、深度学习实例分割和点云数据补全等技术，显著提高了点云数据的质量和分割精度，适用于复杂工业环境中的工件识别和操作任务。