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龙图腾网获悉红云红河烟草(集团)有限责任公司申请的专利一种基于工件形状特征编码的工件识别方法及存储介质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：CN115690216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211398295.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于工件形状特征编码的工件识别方法及存储介质是由杨皖杰;李泓燊;龚宇欣;朱正运;周明;刘宝龙;秦茂源;陈涛;李丹;赵晨;司利鹏设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工件形状特征编码的工件识别方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于工件形状特征编码的工件识别方法及存储介质，特征编码是由工件点云模型提取三维形状特征生成的字符串编码，通过解码还原三维形状特征，并与数据库中的工件编码进行形状特征的相似性比对，用于工件的识别和检索。包括：步骤1，获取并输入工件点云数据；步骤2，生成形状特征编码；步骤3，解码；步骤4，特征相似性对比。采取本模式进行编码及识别方法，避免了出现同一零件不同批次多个编码的情况，避免了因识别编码错误造成的领用浪费，能够最大限度的实现了零备件编码与实物的一一对应关系。

本发明授权一种基于工件形状特征编码的工件识别方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于工件形状特征编码的工件识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取并输入工件点云数据，点云用具有三维坐标的点集表示点云模型； 步骤2，生成形状特征编码，包括： 步骤2.1，提取点云的自旋图特征用于工件形状编码，所述自旋图是定义在三维模型的每个顶点上，用于描述顶点与邻近数据点之间相对位置关系；包括： 步骤2.1.1，对点云模型通过降采样和局部表面法向估计建立三维网格模型 以网格中的每一个顶点和该点的法向量为有向点建立局部坐标系，使得周围的点向该坐标系投影； 对于给定的有向点O，自旋坐标投影建立了一个映射x→α,β 1 其中：p为有向点O对应的顶点，n为点p对应的单位法向量，α,β为自旋图像素点x的两个自旋坐标； 当网格表面一定范围内的所有顶点都应用公式1向有向点O定义的坐标系投影时，得到点O的自旋图； 步骤2.1.2，三维网格模型中的每一个顶点获取自旋图，就把三维模型转换为一组二维图像，然后在二维图像上提取和量化三维形状特征； 步骤2.2，提取关键点：通过在点云模型中提取少量关键点生成特征描述子，采用区域分布的曲率最大点作为关键点； 步骤2.3，特征量化：以Δ为离散步长，将参数空间α-β中的每个坐标点以双线性插值的方式计入bin=1Δ×2Δ的坐标网格，统计每个网格的坐标点数量构成离散的直方图特征；以固定阈值将直方图特征每个bin的数值二值化，将所有关键点的二值编码连接构成整个三维模型的二进制数字编码； 步骤2.4，输出编码：在模型点云中提取20个关键点，每个关键点的自旋图特征量化为153位的二进制编码，总共3060位工件模型形状编码；编码头部设置16位识别码，用于识别合法编码；编码尾部为预留的编码位置，以0填充，用于将来扩充编码；输出编码为长度3600位的二进制数字串并能够转换为900个字符的字符串，以二维码为载体存储编码信息； 步骤3，解码：将所述字符串按照十六进制数字和二进制数字的对应将每个字符转换为四位二进制数，得到总长度为3600位的二进制数字串；其中：前16位为识别码，从第17位到第3076位为形状编码，按照每153位为一个特征编码分割为20个关键点的形状特征编码； 步骤4，特征相似性对比：输入工件模型生成编码，以此编码与数据库中的编码逐个比对；编码通过解码获得所有关键点的153位形状特征编码，形状特征相似性度量为特征编码之间的二进制距离，最小值为0，最大值153，取固定阈值为参数，参数设置为20，小于阈值认定为匹配；工件模型编码之间以循环匹配的方式计算编码相似性度量，满足一定的相似性度量即识别成功。

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