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龙图腾网获悉浙江大学;杭州索凯实业有限公司申请的专利基于改进PointNet++的注塑模具零件特征识别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：CN120147811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510071678.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进PointNet++的注塑模具零件特征识别方法是由姜桂宇;许忠斌;薛斌;周祥;赵卓祥设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进PointNet++的注塑模具零件特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进PointNet++的注塑模具零件特征识别方法，包括：获取多种注塑模具零件的标准注塑件模型，分别进行点云均匀采样构建点云集；根据不同加工特征类型对点云集各点进行基于RGB信息的标签标注，再进行归一化、随机缩放、随机平移；构建并根据处理后的点云集训练基于改进的PointNet++网络的分类标签预测模型；将需要进行特征识别的注塑模具零件的实体模型转换为点云数据，输入训练好的分类标签预测模型中，获取不同加工特征的语义分割输出，采用映射的方式将其与需要进行特征识别的注塑模具零件的实体模型进行匹配，实现特征识别。本发明避免了数据丢失、精度降低，提高了特征识别效率。

本发明授权基于改进PointNet++的注塑模具零件特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进PointNet++的注塑模具零件特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取多种注塑模具零件的实体模型并处理，构建适合点云采样的标准注塑件模型库； S2：遍历标准注塑件模型库中所有的标准注塑件模型，对每个标准注塑件模型进行点云均匀采样，得到点云数据，所有标准注塑件模型的点云数据集合得到点云集； S3：根据不同加工特征类型对S2得到的点云集中的点进行基于RGB信息的标签标注，得到标准点云集； S4：将S3的标准点云集中的点云数据依次进行归一化、随机缩放和随机平移操作，得到处理后的点云集； S5：构建基于改进的PointNet++网络的分类标签预测模型，并使用S4得到的处理后的点云集进行训练，得到训练好的分类标签预测模型；所述改进的PointNet++网络在原PointNet++网络的集合抽象层中引入了基于幂次多项式的多项式位置编码模块，用于对点云数据中每个点的三维坐标进行编码；该模块通过高次幂运算生成每个坐标分量的附加特征，作为网络输入的一部分； S6：将需要进行特征识别的注塑模具零件的实体模型进行预处理，转换为点云数据； S7：将S6得到的点云数据输入所述训练好的分类标签预测模型中，获取不同加工特征的语义分割输出； S8：采用映射的方式对S7获得的语义分割结果与需要进行特征识别的注塑模具零件的实体模型进行匹配，完成自动特征识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;杭州索凯实业有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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