تم استخدام الشبكات العصبية العميقة على بيانات السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد على نطاق واسع في العالم الحقيقي، خاصة في التطبيقات الحرجة المتعلقة بالسلامة. ومع ذلك، فإن مقاومتها للتشويهات لم تُدرس بشكل كافٍ. في هذه الورقة، نقدّم ModelNet40-C، أول معيار شامل لمقاومة تشويهات السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد، ويتضمّن 15 تشويهاً شائعاً وواقعيًا. تُظهر تقييماتنا فجوة كبيرة بين الأداء على مجموعة ModelNet40 وModelNet40-C بالنسبة للنماذج الحالية (SOTA). ولتقليل هذه الفجوة، نقترح طريقة بسيطة ولكنها فعّالة، من خلال دمج PointCutMix-R مع TENT بعد تقييم طرق واسعة من التحويلات والتكيف أثناء الاختبار. ونُحدّد عددًا من الرؤى الحاسمة التي قد تُسهم في الدراسات المستقبلية حول مقاومة التشويهات في التعرف على السحابة النقطية. على سبيل المثال، نكشف أن المعمارية القائمة على المُحوّل (Transformer) التي تُدرّس بطرق تدريب مناسبة تحقق أعلى مقاومة. نأمل أن تُحفّز تحليلاتنا العميقة على تطوير استراتيجيات تدريب مقاومة أو تصميمات معمارية جديدة في مجال السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد. يُمكن الوصول إلى كودنا والبيانات عبر الرابط: https://github.com/jiachens/ModelNet40-C