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龙图腾网获悉深圳市菲森科技有限公司申请的专利一种用于口内三维扫描系统的咬合算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：CN115205245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210824137.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于口内三维扫描系统的咬合算法是由张佰春;陈泽锋;吕广志设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于口内三维扫描系统的咬合算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于口内三维扫描系统的咬合算法，所述咬合算法主要包括咬合接触点确定、咬合接触点自动识别算法、非线性咬合数值优化算法。该用于口内三维扫描系统的咬合算法，通过基于人工智能匹配AI算法，获取更加精确的咬合接触点并记录，且通过一种非线性咬合数值优化算法，建立相应的优化方程来提高全局优化咬合精度，且该用于口内三维扫描系统的咬合算法，通过人工智能匹配算法与非线性咬合数值优化算法结合使用，获取了更加准确的上下颌模型之间的咬合关系，帮助临床医生在进行咬合治疗过程中提高咬合精度，降低工作量的同时提高了口腔治疗的效率，使得患者得到更好更快的治疗。

本发明授权一种用于口内三维扫描系统的咬合算法在权利要求书中公布了：1.一种用于口内三维扫描系统的咬合算法，其特征在于：所述咬合算法主要包括咬合接触点确定、咬合接触点自动识别算法、非线性咬合数值优化算法，具体操作如下： 第一步：咬合接触点确定 （1）利用口扫设备获取牙颌的上下颌模型，识别上下颌建立的准确咬合关系； （2）通过在咬合过程中进行观测上下颌之间的咬合关系，同时借助采集成像设备获取牙颌的2D图像，从而判断出咬合接触点的位置，并作标记； 第二步：咬合接触点自动识别算法 （1）模型学习，通过大量的临床咬合数据，人工手动的进行模型咬合接触点标注，然后输入到一般的AI学习算法库，接触AI算法强大的经验预知能力，完成模型对咬合接触点的学习； （2）识别接触点，通过上述模型学习步骤中训练得到的模型，识别上颌、下颌3D模型的咬合接触点； （3）智能匹配，对上述识别接触点步骤中获取的咬合接触点进行智能匹配，完成咬合接触点的智能匹配过程； 第三步：非线性咬合数值优化算法 （1）选取优化求解器的选择，本算法使用牛顿算法对最优化问题进行求解，该算法根据两个连续迭代之间梯度的变化，对求解器的内存和迭代过程进行优化； （2）建立求解方程，本算法求解方程主要分为两种类型，咬合方程和上下颌方程，损失函数的定义如下： 其中Merit为当前优化模型的整体损失函数值，meriti为当前优化模型中每一个方程的损失函数值，n为方程的数量； 第四步， 将通过获取的咬合接触点代入全局优化的算法中建立求解器和求解方程，进而最优的咬合变换矩阵RT，然后作用到第一步中咬合接触点确定时间建立的上下颌模型上，获取最佳的咬合关系，若咬合精度不满足，则返回重新获取咬合接触点并继续执行全局优化来获取最佳的咬合关系。

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