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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种大飞机整机外形柔性组合式三维测量方法与装置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：CN119273739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411463935.3，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种大飞机整机外形柔性组合式三维测量方法与装置是由魏明强;孔得全;曲航宇设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大飞机整机外形柔性组合式三维测量方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大飞机整机外形柔性组合式三维测量方法与装置，包括建立基站，获取三维激光扫描仪的空间位姿；利用三维测量装置使得三维激光扫描仪扫描采集大飞机局部三维点云数据；使用基于基站定位的粗配准方法对采集到的局部三维点云数据进行粗配准；对粗配准后的各局部三维点云数据进行基于体素的采样，并计算任两点云间的重叠度，并根据重叠度提取最大生成树；提出深度学习算法“掠食者”对得到的最大生成树进行精配准；再次计算任两点云间的重叠度，根据重叠度构建最大生成树，使用传统算法ICP进行细化配准。本发明实现了飞机整机数据的灵活、智能测量、高效、准确的对大飞机整机外形测量，满足大飞机整机外形测量的精密要求。

本发明授权一种大飞机整机外形柔性组合式三维测量方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种大飞机整机外形柔性组合式三维测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立基站，实时跟踪定位测量空间内三维激光扫描仪，获取三维激光扫描仪的空间位姿；S2、利用三维测量装置使得三维激光扫描仪扫描多角度采集大飞机数据，获取大飞机上表面和下表面的局部三维点云数据；S3、使用基于基站定位的粗配准方法对采集到的局部三维点云数据进行粗配准；S4、对粗配准后的各局部三维点云数据进行基于体素的采样，并计算任两点云间的重叠度，并根据重叠度提取最大生成树；S5、提出深度学习算法“掠食者”对得到的最大生成树进行精配准；S51、对于最大生成树中任意存在边的两结点，其中一个作为源点云P，另一个作为目标点云Q；S52、将源点云P和目标点云Q分别输入到编码器中，其中含有多个残差块和跨层卷积块，编码器中将两点云降采样成粗尺度的超点集合P'和Q'，并提取与之相关的潜在特征编码XP′及XQ′；S53、将粗尺度的超点集合P'和Q'以及潜在特征编码XP′和XQ′输入具有几何感知和位置感知能力的全局上下文信息聚合模块，通过具有几何感知的自注意力模块以旋转不变的方式学习同帧间的全局信息，通过具有位置感知的交叉注意力模块实现跨帧全局交互，输出超点的深度条件特征FP′和FQ′、重叠分数oP′和oQ′以及交叉重叠得分和S54、解码器解码两组超点信息为细化的逐点描述，对于源点云P，先将FP′与oP′、进行拼接，然后进入将上采样和线性层结合的解码器结构，并包括来自第一模块编码器的跨层连接，上采样是通过查询来自前一层的最近点的相关特征来完成的，最终解码器输出细化后的逐点特征FP和FQ、重叠分数oP和oQ以及匹配分数mP和mQ；S55、概率采样RANSAC求解刚性变换，使用重叠分数o和匹配分数m的乘积来对兴趣点采样进行偏置，然后根据来自两点云采样点的特征匹配来估计对应关系，最后使用奇异值分解求解源点云P和目标点云Q之间的平移矩阵和旋转矩阵；S56、“掠食者”涉及到三个损失和基真对应关系来监督训练过程，包括三个损失函数：1圆损失，对于源点云P，首先提取在Q中至少存在一个对应关系的的点pi，对应点正例集合εppi定义为Q中处于pi附近半径rp内的点，负例集合εnpi定义为处于其半径rs以外的点集，圆损失式中Δn,Δp表示超参数正负边距，np表示采样点的数量，表示特征空间中的距离，和是根据每个正例和负例得到的权重，对于点云Q在相反方向上的损失计算与之相似；2重叠损失，对于点云P，使用重叠损失监督，式中的基真标签定义为式中ro表示重叠阈值，表示基真刚性变换，计算方式相似；3匹配损失，对于点云P损失函数为式中基真标签为式中rm表示匹配阈值，NNF表示在特征空间中最近邻搜索，计算方式相似；总圆损失根据得到，总重叠损失根据得到，总匹配损失根据得到，总损失由三者相加；S57、由提出的“掠食者”得到最大生成树中存在边的任意两点云间的平移矩阵和旋转矩阵之后，在所有局部三维点云数据中任选一个点云作为基准，根据生成树中建立边中所包含的旋转平移关系，将其余局部三维点云数据转换到基准三维点云数据所在的参考系下，完成整机三维点云数据的精配准；S6、再次计算任两点云间的重叠度，根据重叠度构建最大生成树，使用传统算法ICP进行细化配准。

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