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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利基于点云几何基元信息的产品装配阶段识别方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：CN120747641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511212051.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于点云几何基元信息的产品装配阶段识别方法是由唐文斌;陈旭栋;成小乐;张泽鹏;荣玉祥设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云几何基元信息的产品装配阶段识别方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于点云几何基元信息的产品装配阶段识别方法，属于计算机辅助装配与仿真技术领域。本方法包括以下步骤：分别获取每个装配阶段的工件模型对应的模型点云，并获取实际工件对应的实际点云；利用几何基元划分，构建实际基元库和多个模型基元库，利用所有模型基元库，分别构建每个模型点云对应的模型点云图，并利用实际基元库构建实际点云图；分别完成每个模型点云与实际点云的粗配准；根据所有粗配准结果，分别将实际点云与每个模型点云进行精配准，并根据所有精配准结果对实际工件的装配阶段进行识别。本申请能够实现对无标识产品装配阶段的精准识别。

本发明授权基于点云几何基元信息的产品装配阶段识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云几何基元信息的产品装配阶段识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 分别获取每个装配阶段的工件模型对应的模型点云，并获取实际工件对应的实际点云，其中，每个所述模型点云分别包含模型法向量信息，每个所述实际点云分别包含实际法向量信息； 分别对所述实际点云和所有所述模型点云进行几何基元划分，将得到的所有实际基元点云分别存储至实际基元库中，并将得到的所有模型基元点云分别存储至对应的模型基元库中； 利用所有所述模型基元库，分别构建每个所述模型点云对应的模型点云图，并利用所述实际基元库构建实际点云图，包括： 遍历所述实际基元库，将所述实际基元库中所有所述实际基元点云分别作为实际图顶点，并分别在任意两个所述实际基元点云之间建立实际连接边关系，构建所述实际点云图； 遍历所有所述模型基元库，分别将每个所述模型基元库中每个所述模型基元点云作为模型图顶点，并分别在每个所述模型基元库中任意两个所述模型基元点云之间建立模型连接边关系，分别构建每个所述模型点云对应的所述模型点云图； 分别将每个所述模型点云图与所述实际点云图进行相似度比较，并完成对应的粗配准，包括： 将所述实际点云图与第一个所述模型点云图进行比较，若第一个所述模型点云图中某一类型的所有所述模型图顶点的数量小于所述实际点云图中同类型的所有所述实际图顶点的数量，则跳过第一个所述模型点云图，继续将所述实际点云图与下一个所述模型点云图进行比较，反之则继续进行后续步骤； 将所述实际点云图中实际邻接属性的值标记为1的所有所述实际连接边均作为实际实边，并将所有所述实际实边分别计入对应的至少一个所述实际图顶点的实际度中； 将第一个所述模型点云图中模型邻接属性的值标记为1的所有所述模型连接边均作为模型实边，并将所有所述模型实边分别计入对应的至少一个所述模型图顶点的模型度中； 将所述实际点云图中所有所述实际图顶点按照各自包含的所有所述实际度的数量进行降序排列，并将第一个所述模型点云图中所有所述模型图顶点按照各自包含的所有所述模型度的数量进行降序排列； 按照所述实际点云图的降序排列顺序，分别统计每个所述实际图顶点的类型和包含的所有所述实际度的数量； 在第一个所述模型点云图中分别选取与每个所述实际图顶点的类型相同，且包含的所有所述模型度的数量大于等于所有所述实际度的数量的所有所述模型图顶点，作为对应的每个所述实际图顶点的候选模型图顶点集； 构建与所述实际点云图中所有所述实际图顶点的数量相同的映射数组，并构建与第一个所述模型点云图中所有所述模型图顶点的数量相同的标记数组； 遍历所有所述候选模型图顶点集，分别将每个所述候选模型图顶点集中所有候选模型图顶点放入所述映射数组中，分别作为映射模型图顶点，并在所述标记数组中分别进行对应标记； 当所述映射数组中至少存在两个所述映射模型图顶点时，分别检查任意两个所述映射模型图顶点之间的模型邻接属性的值、模型共面属性的值、模型平行属性的值与对应的两个所述实际图顶点之间的实际邻接属性的值、实际共面属性的值、实际平行属性的值是否均一一对应相等，且任意两个所述映射模型图顶点之间的所述模型法向量夹角与对应的两个所述实际图顶点之间的所述实际法向量夹角的差值的绝对值是否在绝对值阈值内，若存在不对应相等的情况或所述差值的绝对值不在所述绝对值阈值内，则认为该映射关系不合理，此时，将所述映射数组恢复至合理映射关系状态，继续选取下一个所述候选模型图顶点执行上述映射过程，直至分别找到所述实际点云图中每个所述实际图顶点对应的合理映射关系集； 根据所有所述合理映射关系集，分别记录每个所述实际图顶点被映射到对应的所有所述映射模型图顶点的频数，并分别计算每个所述实际图顶点对应的频数总和； 分别将每个所述频数与对应的所述频数总和相除，得到每个所述实际图顶点被映射到对应的所有所述映射模型图顶点的映射概率； 遍历所有所述实际图顶点，分别将每个所述实际图顶点，以及对应的所述映射概率最高的至少一个所述映射模型图顶点，分别组成图顶点对，并记录对应的所述映射概率； 将所有所述实际图顶点按照对应的所述映射概率的大小进行降序排列，并将排在首位的至少一个所述图顶点对，分别作为候选图顶点对； 分别计算每个所述候选图顶点对中，所述实际图顶点对应的所述实际基元点云的实际平均中心和实际平均法向量，以及所述映射模型图顶点对应的所述模型基元点云的模型平均中心和模型平均法向量； 将每个所述实际平均中心平移至对应的所述模型平均中心处，并将每个所述实际平均法向量旋转至对应的所述模型平均法向量处，得到第一个所述模型点云对应的粗配准变换矩阵； 将所述粗配准变换矩阵与所述实际点云相乘，得到对应的实际粗配准变换点云，所述实际粗配准变换点云即为第一个所述模型点云与所述实际点云的所述粗配准结果； 迭代进行上述所有步骤，直至得到所有粗配准结果； 根据所有粗配准结果，分别将所述实际点云与每个所述模型点云进行精配准，并根据所有精配准结果对所述实际工件的装配阶段进行识别，包括： 分别将所有所述实际粗配准变换点云作为源点云，并将所有所述模型点云均作为目标点云； 将第一个所述源点云和所有所述目标点云均输入至迭代最近点算法中，得到实际精配准变换点云集合； 迭代进行所述源点云和所有所述目标点云的输入过程，直至得到每个所述源点云对应的所述实际精配准变换点云集合；每个所述实际精配准变换点云集合均为对应的所述精配准结果； 分别计算每个所述实际精配准变换点云集合中任一所述模型点云与对应的所述实际精配准变换点云的均方根误差； 当所述均方根误差大于均方根误差阈值时，则认为对应的所述模型点云不是所述实际点云处于的所述装配阶段； 当所述均方根误差小于等于所述均方根误差阈值时，执行如下操作： 分别计算每个所述实际精配准变换点云中所有实际精配准变换点到对应的所述模型点云中距离最近的所述模型采样点之间的最近欧式距离； 分别统计每个所述实际精配准变换点云中，所述最近欧式距离大于欧式距离阈值所对应的所有所述实际精配准变换点的总数量，并分别计算所有所述总数量在对应的所述实际精配准变换点云中的数量占比； 若所述数量占比大于占比阈值，则认为对应的所述模型点云不是所述实际点云处于的所述装配阶段； 若所述数量占比小于等于所述占比阈值，则认为对应的所述模型点云是所述实际点云处于的所述装配阶段。

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