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龙图腾网获悉成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利一种基于空间分布投影图像的三维模型检索方法及系统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：CN120216717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510723572.0，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于空间分布投影图像的三维模型检索方法及系统是由郭喜锋;季宝宁;梁文馨;汪迢迪;韩子默;谢颖设计研发完成，并于2025-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间分布投影图像的三维模型检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机辅助设计领域，具体涉及一种基于空间分布投影图像的三维模型检索方法及系统；所述系统包括处理模块与输出模块，处理模块用于通过将三维模型对应的三维点云投影至典型面的方式，获取各个三维模型对应的空间分布投影图像；再通过空间分布投影图像获取三维模型的描述符，最后通过描述符判断三维模型的相似性；输出模块用于根据相似性输出检索结果；所述方法通过系统实现，基于三维模型具有旋转和缩放不变性的典型面获取零件表面对应的空间分布投影图像，再通过相似性比对实现三维模型的检索，降低了对比复杂度，解决现有三维模型检索方法因视图方向不确定而导致描述数据复杂的问题，提高了检索效率。

本发明授权一种基于空间分布投影图像的三维模型检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间分布投影图像的三维模型检索方法，其特征在于，通过将三维模型对应的三维点云投影至典型面的方式，获取各个三维模型对应的空间分布投影图像；再通过空间分布投影图像获取三维模型的描述符，最后通过描述符判断三维模型的相似性，从而实现三维模型的检索；其中，典型面是指三维模型中具有旋转和缩放不变性的参照面；包括： 步骤S1，通过在各个三维模型表面进行随机采样的方式，将三维模型转化为点云； 步骤S2，根据每个三维模型的三维点云计算其典型面方向，并将三维点云的空间分布信息转化为SDPI； 步骤S3，利用SDPI表征方法实现三维模型的检索； 所述步骤S2具体包括： 步骤S21，获取三维点云中的前m个点的集合，3≤m≤n，构建3×m的矩阵M； ； 其中，x、y和z是各个点的三维坐标值，下标是各个点的编号； 步骤S22，计算矩阵M的三个特征值d1、d2、d3及对应的特征向量；其中，d1≥d2≥d3； 步骤S23，根据特征向量确定典型面，将三维点云N投影至该平面，得到对应的二维点云N’； ； 步骤S24，设置图像分辨率为k，初始化k×k的二维零矩阵作为得分矩阵H，矩阵的每个元素对应图像的一个像素，对于二维点云N’中的每一个点x,y，采用以下的方法统计每个元素的得分hab； ； 其中，hab为得分矩阵H中第a行第b列的元素的得分；minx、miny分别表示二维点云N’中X、Y方向上的最小值；maxx、maxy分别表示二维点云N’中X、Y方向上的最大值；dx、dy分别表示每个图像像素X、Y方向上的长度； 步骤S25，遍历二维点云N’中的所有点，根据上述的得分规则对得分矩阵H进行赋值； 步骤S26，设置感知半径为r，对H中每个元素的得分进行修正，获得修正得分矩阵H’； ； 其中，为修正得分矩阵H’中第i行第j列元素的得分，为得分矩阵H中第l行第m列的得分； 步骤S27，将修正得分矩阵H’中每个元素修正后的得分转化为图像的像素值，并最终形成SDPI： ； 其中，ci,j表示得分矩阵H中每个元素对应像素的像素值；maxH、minH分别表示得分矩阵H中所有元素的最大值和最小值；是运算符，表示取整函数； 步骤S28，利用SIFT算法提取SDPI的局部形状描述符，作为三维模型的描述符； 所述步骤S3具体包括： 步骤S31，构建模型库，对于模型库中的每个三维模型，重复步骤S1、步骤S2，建立每个三维模型对应的局部形状描述符； 步骤S32，由用户输入待比对的目标三维模型q，采用步骤S1、步骤S2对目标三维模型q构建局部形状描述符，记为LFq； 步骤S33，计算模型库中所有三维模型与目标三维模型的相似度，模型库中的第s个三维模型其与目标三维模型的相似度sims为： ； 其中，sims为相似度；LFs为第s个三维模型的局部形状描述符，1≤s≤t；t为模型库中三维模型的数量；|LFs|表示第s个三维模型的局部形状描述符中局部特征的数量；lfs,o表示第s个三维模型的局部形状描述符中第o个局部特征；LFq为目标三维模型q的局部形状描述符；|LFq|表示目标三维模型q的局部形状描述符中局部特征的数量；lfq,u表示目标三维模型q的局部形状描述符中第u个局部特征；d·表示计算两个局部特征距离的欧几里得函数；表示由LFs向LFq计算的有向平均距离；表示由LFq向LFs计算的有向平均距离；相似度的数值也称为相似性测度值； 步骤S34，按照相似性测度值从大到小对各个三维模型进行排序后输出。

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