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龙图腾网获悉重庆荟奇安科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的塑料件特征网格生成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：CN119559356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411607036.6，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于机器学习的塑料件特征网格生成方法是由杨波;王棋;谭稀;金添;杨晨思宇设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的塑料件特征网格生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的塑料件特征网格生成方法，涉及网格生成技术领域，将已有的不同类别的塑料件3D模型数据导入至CloudCompare，获得对应的点云数据；对所获得的点云数据进行特征提取和分类识别，获得对应的点云隐式几何特征以及分类结果；将所获得的点云隐式几何特征和分类结果与检索数据库中的数据样本进行相似度匹配，根据相似度匹配结果输出对应的塑料件特征网格；通过从CAD文件中获取点云数据结合深度学习网络输出点云隐式几何特征以及分类结果，根据点云隐式几何特征和分类结果在检索数据库中进行查找从而输出网格，实现了基于机器学习的塑料件网格的生成，提高了塑料件网格生成的效率。

本发明授权一种基于机器学习的塑料件特征网格生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的塑料件特征网格生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将已有的不同类别的塑料件3D模型数据导入至CloudCompare，获得对应的点云数据； 步骤S2：对所获得的点云数据进行特征提取和分类识别，获得对应的点云隐式几何特征以及分类结果，过程包括： 将CloudCompare所输出的点云数据根据塑料件的类别进行分类汇总，获得对应的点云数据集； 将所获得的点云数据集分为基类数据集和增量数据集； 构建分类网络模型，设置基类任务，通过基类数据集对分类网络模型进行训练，获得对应的基类分类网络模型，将测试集输入至完成训练的基类分类网络模型，获得对应的点云隐式几何特征以及分类结果，完成基类任务； 设置少样本分类增量学习任务，根据所设置的少样本分类增量学习任务，通过增量数据集对所设置的基类分类网络模型进行样本增量学习； 通过基类数据集对分类网络模型进行训练，获得对应的基类分类网络模型的过程包括： 将所获得的点云数据进行多视角投影，获得不同视角的点云视图图像； 将多视角的点云视图图像输入到预训练模型CLIP的视觉编码器，输出初始编码特征； 将所获得的不同视角的点云视图图像所对应的初始编码特征进行拼接，并将拼接后的初始编码特征输入至两层MLP网络，获得对应的全局图像特征； 将点云数据输入至3D网络，将3D网络的输出通过两层MLP网络映射，获得对应的3D特征； 将所获得的3D特征与全局图像特征进行融合，获得点云隐式几何特征，同时获得所述点云数据的文本特征； 根据点云数据所对应的塑料件类别生成对应的文本提示，将所生成的文本提示通过CLIP模型的文本编码器进行特征提取，获得对应的文本特征； 将所获得的点云隐式几何特征与文本特征进行相似度计算，获得所述点云数据与各个塑料件类别的相似度值，将最大相似度值所对应的塑料件类别作为预测分类结果输出； 根据预测分类结果与实际塑料件类别获得对应的损失函数，根据所获得的损失函数对基类分类网络模型进行更新，迭代执行重复上述操作 步骤S3：将所获得的点云隐式几何特征和分类结果与检索数据库中的数据样本进行相似度匹配，根据相似度匹配结果输出对应的塑料件特征网格。

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