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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于三维重构的铣刀磨损体积在位计算方法及系统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：CN121544691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610055530.9，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权基于三维重构的铣刀磨损体积在位计算方法及系统是由陈伟;邹斌;褚东凯;寇磊;张瀚鸣;刘健;丁守岭;王鑫锋;王广设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维重构的铣刀磨损体积在位计算方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于三维重构的铣刀磨损体积在位计算方法及系统，涉及机床刀具状态检测技术领域，包括：获取高质量多视角图像，基于高质量多视角图像,采用改进型SLIC超像素分割算法提取磨损区域超像素块的区域表征参数，将区域表征参数输入至多尺度融合特征提取网络，提取磨损区域的二维二值化矩阵；通过融合特征检测算法提取二维二值化矩阵的磨损区域特征点，采用双阶段特征匹配算法并优化生成磨损区域的高精度稀疏点云；采用改进PMVS稠密优化算法对高精度稀疏点云进行重构，得到高精度磨损区域点云；基于高精度磨损区域点云，利用双模型融合算法对磨损区域进行精准定量计算，输出得到磨损体积值。本公开实现了铣刀磨损体积的在位精准测算。

本发明授权基于三维重构的铣刀磨损体积在位计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于三维重构的铣刀磨损体积在位计算方法，其特征在于，包括： 获取高质量多视角图像，并进行坐标标定，构建统一坐标系； 基于高质量多视角图像以及坐标标定参数，采用改进型SLIC超像素分割算法提取磨损区域超像素块的区域表征参数，将区域表征参数输入至多尺度融合特征提取网络，通过通道注意力机制强化磨损区域关键特征通道权重，进行磨损区域的分割提取，并将提取的磨损区域转换为二维二值化矩阵； 通过融合特征检测算法提取二维二值化矩阵的磨损区域特征点，采用双阶段特征匹配算法生成磨损区域的稀疏点云，优化得到高精度稀疏点云； 所述通过融合特征检测算法提取二维二值化矩阵的磨损区域特征点，采用双阶段特征匹配算法生成磨损区域的稀疏点云，优化得到高精度稀疏点云，包括： 通过AGAST算法基于像素灰度差分阈值快速检测初始特征点，再引入Harris-Affine算子进行二次筛选，定义对比度阈值进行过滤，最终得到磨损区域特征点；基于SIFT算法构建多尺度特征描述符，增强特征点的旋转、尺度不变性，记录每个特征点的像素坐标； 利用粗匹配和细匹配双阶段特征匹配算法实现特征点匹配，并基于图像坐标与世界坐标映射关系，结合多视角几何约束，通过三角测量法计算每个匹配特征点的世界坐标，形成磨损区域的稀疏点云； 引入几何相似性度量指标筛选初始匹配视图并修正三维点坐标，得到高精度稀疏点云； 采用改进PMVS稠密优化算法对高精度稀疏点云进行重构，得到高精度磨损区域点云；所述采用改进PMVS稠密优化算法对高精度稀疏点云进行重构，得到高精度磨损区域点云，包括： 基于高精度稀疏点云的法向量分布，在磨损边缘区域设置种子点密度阈值； 引入多尺度特征权重因子，修正传统单一特征代价函数，增加法向量一致性约束，生成稠密点云；引入加权因子，对刃口磨损点赋予更高权重，同时通过控制拟合偏差，在优化点云平滑度的同时保留磨损细节，填补点云间隙； 采用统计滤波与半径滤波联合算法去除稠密点云中的离群点与冗余点，得到纯净的高精度磨损区域点云； 基于高精度磨损区域点云，利用双模型融合算法对磨损区域进行精准定量计算，输出得到磨损体积值； 所述基于高精度磨损区域点云，利用双模型融合算法对磨损区域进行精准定量计算，输出得到磨损体积值，包括： 采用自适应体素化积分模型以及分层三角剖分-数值积分模型分别计算单个体素体积的累加体积以及磨损区域每层的累加体积； 将两个模型的累计体积结果进行加权融合计算最终体积，权重根据点云密度动态调整； 通过拟蒙特卡洛验证后，得到最终的磨损体积值。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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