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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利曲面多自由度喷墨成形三维模型数据处理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：CN119502358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411912339.9，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权曲面多自由度喷墨成形三维模型数据处理方法是由杨浩秦;单忠德;胡天雄;闫丹丹;张学良设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本曲面多自由度喷墨成形三维模型数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于曲面多自由度增材制造领域，具体涉及曲面多自由度喷墨成形中用于空间运动规划的三维模型数据处理方法。该方法包括STL模型目标空间曲面点云提取、目标空间曲面拟合、目标空间曲面二维路径生成和目标空间曲面喷墨成形空间路径生成。该方法通过空间点云凸包或凹包计算快速提取目标曲面空间点云后基于深度学习拟合该曲面得到空间函数，进而将所提取目标曲面空间点云投影至二维平面生成路径并映射至三维空间曲面得到曲面喷墨成形路径。该方法可解决目前曲面增材制造领域路径规划难度较大，STL模型数据访问时单点求解速度随模型顶点数和求解点数增加而增加，曲面成形路径规划方法单一且难以实现曲面分形、曲面轮廓偏移等曲面成形复杂路径规划方法等问题，为曲面多自由度喷墨成形复杂路径规划方法提供了高效便捷的数据访问方式且单点求解速度不随模型顶点数和求解点数增加而增加，对实现曲面多自由度高效喷墨成形有重要意义。

本发明授权曲面多自由度喷墨成形三维模型数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种曲面多自由度喷墨成形三维模型数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:读取增材制造中通用文件STL模型，通过凸包或凹包计算方法获取模型中目标空间曲面点云数据，将该空间曲面点云数据作为空间曲面拟合的基础数据集； S2:构建适用于空间曲面拟合的点云数据处理网络模型； S3:在S2建立的点云数据处理网络模型中，训练S1中所得基础数据集中模型点的平面坐标和空间坐标，得到训练完成的权重； S4:将S1中所得目标空间曲面投影至二维平面并根据二维点云生成二维路径； S5:将S4中所得二维路径映射至S2中所构建的点云数据处理网络模型并利用S3中所得权重输出曲面多自由度喷墨成形空间路径; S2中，用于空间曲面拟合的点云网络处理模型包括：点云分割模块、块状点云旋转模块和深度神经网络拟合模块； 其中，点云分割模块用于将目标曲面点云分割为若干易于拟合的块状点云；块状点云旋转模块用于旋转点云分割模块中所得块状点云以获取最大投影面积的刚性旋转矩阵；深度神经网络拟合模块用于拟合块状点云旋转模块中所得刚性旋转后的块状点云;点云分割模块对所获得二维坐标按投影网格分割为多个块状点云，生成块状点云的过程包括：将S1中所得点云投影至二维平面，并利用最小方形包围算法计算该点云的最小方形包围，进而于方形包围中等距插值将该点云划分为多个等大小的块状点云; 块状点云旋转模块旋转点云分割模块中所得块状点云，获取最大二维投影的刚性旋转矩阵、旋转后点云数据和刚性逆旋转矩阵的过程包括：读入S2中所得若干块状点云，取每个点云中欧氏距离最大的两点为旋转轴亦为刚性旋转矩阵的X向量，取两点中点O点为坐标原点，过0点且垂直于X轴的平面中生成过O点且平面相交线角度差为0.5°的720个Y向量，将X向量与每个Y向量做外积计算得到旋转矩阵的Z向量，计算点云旋转下的投影面积并迭代最大投影面积下的刚性旋转矩阵，并输出该旋转后的点云数据和刚性逆旋转矩阵; 深度神经网络拟合模块用于拟合块状点云旋转模块输出的旋转后点云并添加刚性逆旋转模块的过程包括：读入块状点云旋转模块中输出的旋转后点云数据，通过深度神经网络捕捉该点云的空间拓扑关系，形成曲面中二维平面点与三维空间位置的映射关系，可通过输入平面路径点直接输出空间位置。

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