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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于边界检验的未知物体表面测量视点规划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：CN114626112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210299796.X，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种基于边界检验的未知物体表面测量视点规划方法是由苏成志;丁诗祺;王恩国;张勇琦设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边界检验的未知物体表面测量视点规划方法在说明书摘要公布了：基于边界检验的未知物体表面测量的视点规划方法，属于三维测量技术领域，包括以下步骤：人工引导3D相机至初始视点；根据视点拍摄获取点云；对点云网格化；配准调整网格化模型；配准后网格化模型提取边界；边界边排序；待验证边界确认；基于边界检测的未知物体表面测量视点规划方法结束条件。首先进行人工引导3D相机获取初始物体点云，作为后续视点规划的出发点，通过反馈拍摄完成了视点迭代，待验证边界作为视点拓展的规划条件，从而实现了在没有足够先验信息的情况下，自动完成视点规划操作，实现未知物体表面的自动测量。另外本发明不限定物体的具体结构，因此对复杂的物体表面的视点规划具有较强的适应性。

本发明授权一种基于边界检验的未知物体表面测量视点规划方法在权利要求书中公布了：1.基于边界检验的未知物体表面测量的视点规划方法，其特征是，该方法包括以下步骤： 步骤1：人工引导3D相机至初始视点； 设未知物体F坐标系为{O}，设3D相机第j轮视点规划的第i个视点的右手笛卡尔坐标系为{Cj，i}，{i＝1,2，...，N，j＝0,1,2...，M}，{Cj，i}方向向量为{cx，cy，cz}，其中向量cz为相机主光轴方向，向量cx为相机水平方向，向量cy为相机竖直方向；3D相机视区水平角和垂直角分别为θH和θV，向量cz方向测量范围为[Lmin，Lmax]，向量cz相对于未知物体F表面法向的倾角范围为[-βmax，βmax]； 通过人工方式引导3D相机至初始视点V0拍摄未知物体F，此时3D相机的向量cz与未知物体F表面的法向倾角为β，β∈[-βmax，βmax]，距物体F的拍摄距离为d，d∈[Lmin，Lmax]； 步骤2：根据视点拍摄获取点云； 以初始视点V0拍摄获取的未知物体F点云记为其中C0,1为相机在初始视点的坐标系；设3D相机拍摄物体F第j′轮规划的视点集合其中为视点位置，其中xi，yi，zi为在坐标系C0,1下的坐标，为视点姿态，其中Ai，Bi，Ci分别为在坐标系C0,1下绕x轴、y轴、z轴旋转的欧拉角，以Vj′拍摄获取的物体F点云 将V0与Vj′合并记为Vj，以第j轮规划视点Vj所拍摄获取的物体F点云记为 步骤3：对点云网格化； 将进行预处理，并通过公式1区域生长三角网格算法对物体点云模型进行三角网格化，得到3D相机坐标系{Cj，i}下的网格模型 设{Cj，i}与{C0,1}之间的变换矩阵为由公式2，将转化得到在初始视点坐标系{C0,1}下的物体点云网格化模型 以此得到第j轮视点Vj在初始视点坐标系{C0,1}下对应的点云网格化模型 步骤4：配准调整网格化模型； 表示经j-1轮视点拍摄后的配准调整网格化模型；利用公式3，通过迭代最近点算法ICP提取与的重叠区域对其进行配准，得到配准调整后的点云网格化模型 步骤5：配准后网格化模型提取边界； 检索配准后网格化模型的三角形边集合中的每一条边若仅关联一个三角形，为边界边，则 由公式4得到边界边集合 步骤6：边界边排序； 取为初始边界边，加入有序边界边集合搜索中与初始边界边相连的边界边加入利用新加入的边界边继续迭代检索其相邻的边界边，直到寻得的边界边为初始边界边为止，即边界闭合； 以此，从检索得到有序边界边集合和对应的边界点集合 步骤7：待验证边界确认； 用公式5确认第j轮视点集合拍摄后的模型边界点集中的待验证边界点集 步骤8：基于边界检测的未知物体表面测量视点规划方法结束条件； 若即中所有点均为真实边界点，视点规划任务终止，获得规划的视点集合V＝{V0，V1，V2，...，Vj}； 若以PT为待验证边界点，通过步骤9、步骤10继续进行第j+1轮视点规划，并重复步骤2～6，进行j+1轮视点规划配准调整后的网格化模型的待验证边界确认； 步骤9：对待检测边界分段； 对PT边界分段处理，设k为边界点采样间隔，对边界进行采样，通过公式6计算向量和之间的夹角α， 设阈值为Tα，若α＜Tα，则边与边属于同一段边界，记 通过公式7，将PT对应的边界ST分为N段边界，得到每段边界 步骤10：根据每段边界的空间特征生成视点； 首先求视点姿态使用主成分分析法求得，以每段边界的中点pi为圆心，半径r的邻域的第三主成分方向向量，即中点pi的法向量ni，{i＝1,2，...，N}，3D相机的向量cz与法向量ni平行且反向，如式8； cz＝-ni，i＝0,1,2...，N8 当3D相机的向量cz方向已知时，使用主成分分析法求得边界的最大主成分方向向量ξi，{i＝1,2，...，N}； 由公式9，求得向量cy、cx， 由公式10，求得向量cx、cy、cz在坐标系C0,1下绕x轴、y轴、z轴旋转的欧拉角Ai，Bi，Ci， 得到视点姿态 再求视点位置用公式11，得到的长度 用公式12计算得到3D相机的测量距离d； 设3D相机的向量cz对准边界的中点pi，由式8、13求得视点位置 得到第j+1轮对应每段边界的视点集合

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