油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统

本发明公开了一种油样采集机器人导航用的关键部位点云分割方法及系统，方法包括：通过自适应数据增强器对输入点云进行样本感知增强；利用编码器中的CB‑Transformer模块，通过双阶段注意力机制融合局部几何特征与全局上下文信息；采用C‑VLAD模块对多尺度特征进行带权残差聚类与跨层级联立，生成综合全局描述子；最后通过解码器恢复点云分辨率并输出分割结果。本发明有效解决了工业场景中点云标注数据稀疏、设备尺度差异大、几何结构复杂等难题，显著提升了阀门、法兰等关键部位的分割精度与鲁棒性，降低了数据标注成本，为油样采集机器人的精准导航与操作提供了可靠技术支撑。