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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于曲面特征区域约束的点云配准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：CN116681741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310537274.3，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于曲面特征区域约束的点云配准方法是由赵永胜;周亚强;李富平;李栋;姚佳茹设计研发完成，并于2023-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于曲面特征区域约束的点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于曲面特征区域约束的点云配准方法，包含点云降采样模块、特征点提取模块、特征点描述和特征匹配模块、基于曲面特征约束区域的配准模块，用于存在噪声随、点云数据无序的配准任务中。其中点云降采样模块是采用基于KD‑tree的去噪算法进行去噪处理；特征点提取模块采用基于曲面变化索引的提取检测方法；特征描述和特征匹配模块使用快速点特征直方图以及随机采样一致性匹配算法完成初始位姿变换；基于曲面特征约束区域的配准模块采用添加曲面特征区域约束的方法，通过KD‑tree算法加快icp特征点对的匹配速率，完成点云配准，同时提高了点云配准的精度。本发明可应用于复杂零件数字化检测过程中的模型配准任务中。

本发明授权一种基于曲面特征区域约束的点云配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于曲面特征区域约束的点云配准方法，其特征在于，包括点云降采样模块、特征点提取模块、特征点描述和特征匹配模块、基于曲面特征约束区域的配准模块； 所述点云降采样模块通过点云的k邻域构建来建立拓扑集合关系，计算法向量和曲率来估算零件表面的特征信息，采用基于KD-tree的去噪算法进行点云平滑去噪，降低点云的维度； 所述特征点提取模块包括如下步骤： 步骤1任意选取一点，选择以其为圆心，为半径的球体内的点作为它的邻域点集； 步骤2计算点处的协方差矩阵，执行主成分分析法； ； 其中，为特征向量的矩阵，为的特征值的对角矩阵； 步骤3采用霍特林变换将所有邻域点转换到中特征向量形成的新的坐标系中，形成新的邻域点的集合； ； 步骤4令为新的邻域点在轴上的分量，令为新的邻域点在轴上的分量，根据,计算曲面的变化索引； ； ； ； 曲面的变化索引实际上是邻域点的投影在新的坐标系下的轴，轴的长度之比，其反应了以点为球心，为半径的局部区域的曲面变化情况； 所述特征点描述与特征点对匹配模块包括以下步骤：在应用基于曲面变化索引的特征点提取算法进行特征点提取后，计算特征点邻近区域的表面法线和法线之间的偏差角度，并对邻近点之间的差异进行参数化处理，同时结合快速点特征直方图完成对特征点的完整描述，最后通过随机采样一致性算法完成特征匹配任务； 所述基于曲面特征约束区域的配准模块通过建立约束区域，用不同权值赋予不同区域，然后将约束区域内相匹配的特征点对优先作为对齐基准，最后利用KD-tree算法先建立各特征点的索引结构并快速搜索最近点对，提高点云的配准效率。

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