TMPNet:融合Transformer与Mamba的机械零件三维点云精确分割方法

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第12期北京时间：

作者：殷家兴, 马宇馨, 章皓, 黄峰, 李其朋

单位：浙江科技大学机械与能源工程学院

摘要：在现代工业自动化中,点云分割是实现复杂场景理解的核心技术。然而,在堆叠机械零件的复杂场景中,现有分割方法往往受到点云密度不均、噪声干扰和遮挡严重等问题的限制,导致分割精度不佳。为解决这些挑战,本文提出了“TMPNet”,一种结合Transformer与Mamba的创新主干网络,用于堆叠机械零件的点云分割任务。TMPNet采用自适应曲线聚合排序策略,能够动态调整点云排序顺序,有效保留点云的全局和局部特征,提高模型对不同形状和结构的敏感度。此外,通过多维几何位置编码对点云的几何信息进行细致表征,进一步提升了模型在复杂堆叠场景下的分割精度与稳定性。实验结果表明,TMPNet在自建的堆叠机械零件点云分割数据集上显著提升了mIoU和mAcc,并在公开的S3DIS数据集上展现了良好的泛化能力。这种精确的点云分割为机器人自动抓取和后续的点云补全任务提供了更加可靠的基础。

关键词：点云分割,机械零件,三维点云,语义分割

基金资助：浙江省‘尖兵'‘领雁'研发攻关计划资助项目(2025C01042)。