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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于形状-空间联合特征的曲面轮廓监控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：CN115585777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211274172.9，技术领域涉及：G01B21/20；该发明授权一种基于形状-空间联合特征的曲面轮廓监控方法是由邵益平;陈俊;蔡铭惠;徐峰聪;鲁建厦设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于形状-空间联合特征的曲面轮廓监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于形状‑空间联合特征的曲面轮廓监控方法，包括获取点云数据，计算工件的拉普拉斯‑贝尔特拉米谱作为曲面特征数据，将点云数据以若干种不同的尺寸分割为分块点云，计算分块点云中任意两块点群的最小测地线距离，构建空间测地线距离矩阵，计算并选择Greary’sG指数最低的分块尺寸作为统计尺寸，根据统计尺寸计算每个分块点云的集聚度；根据集聚度及拉普拉斯‑贝尔特拉米谱计算每个分块点云的Hotelling’sT2统计量，从而检测异常曲面。本发明的方法利用了点云内在的丰富信息检测出工件表面的微小变化，实现了对工件表面质量变化的监控。

本发明授权一种基于形状-空间联合特征的曲面轮廓监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形状-空间联合特征的曲面轮廓监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取工件表面的点云数据； S2、根据所述点云数据计算所述工件表面的拉普拉斯-贝尔特拉米谱，并选择所述拉普拉斯-贝尔特拉米谱的前若干个值的平均值作为所述工件表面的曲面特征数据； S3、将所述点云数据以若干种不同的尺寸分割为分块点云； S4、计算所述分块点云中任意两块点群的最小测地线距离，根据所述最小测地线距离构建空间测地线距离矩阵； S5、根据所述空间测地线距离矩阵计算每个所述分块点云的Greary’sC指数； S6、选择所述Greary’sC指数最低的所述分块点云的尺寸作为统计尺寸，根据所述统计尺寸计算每个所述分块点云的集聚度； S7、根据所述集聚度及所述拉普拉斯-贝尔特拉米谱计算每个所述分块点云的Hotelling’sT2统计量； S8、根据所述Hotelling’sT2统计量检测存在异常曲面； 所述步骤S2具体包括如下步骤： S21、根据每个所述点云数据生成对应的曲面模型； S22、将所述曲面模型的曲面定义为黎曼流形； S23、根据所述黎曼流形计算每个所述点云数据的拉普拉斯-贝尔特拉米谱； S24、选择每个所述点云数据的拉普拉斯-贝尔特拉米谱中前若干个值的平均值作为所述点云数据对应工件表面的曲面特征数据； 所述分块点云的Greary’sC指数使用如下方法计算： ，其中为点云的分块数，为测地线距离矩阵，是点云中任意两个块的索引，分别为第块，第块点云的集聚度；，是整片点云的集聚度。

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