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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利基于运动学协同与子群模糊蚁群的三维扫描建模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：CN121682928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610162870.1，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权基于运动学协同与子群模糊蚁群的三维扫描建模方法是由廖继明;李荣山;王方怡;李明权;章潮晟;黄子铭;万隆设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动学协同与子群模糊蚁群的三维扫描建模方法在说明书摘要公布了：本发明属于三维建模技术领域，具体涉及基于运动学协同与子群模糊蚁群的三维扫描建模方法，步骤包括基于多体系统运动学理论，建立扫描系统的全局坐标系及各运动轴的齐次变换矩阵；构建景深约束；对于待测的工件，通过扫描系统获取工件的动态边缘轮廓，构建工件的粗略视觉外壳模型，计算工件表面各点的法向量分布，分配测头任务集；将测头任务集拆分为离散化的扫描任务条带并求解；根据求解得到的最优扫描任务条带顺序，利用扫描系统对工件进行数据采集；采用基于动态弦高误差的自适应采样策略进行点云网格化处理，采用双向曲线拟合方法生成NURBS曲面，输出工件的三维模型。本发明能够实现复杂曲面的全自动、高精度数字化重建。

本发明授权基于运动学协同与子群模糊蚁群的三维扫描建模方法在权利要求书中公布了：1.基于运动学协同与子群模糊蚁群的三维扫描建模方法，其特征在于包括以下步骤： S1、基于多体系统运动学理论，建立扫描系统的全局坐标系及各运动轴的齐次变换矩阵，扫描系统中包括顶部测头和侧面测头； S2、构建景深约束，定义可视锥为满足视场角、景深范围、激光入射角及无遮挡条件的扫描空间位置集合； S3、对于待测的工件，通过扫描系统获取工件的动态边缘轮廓，利用体素雕刻算法，通过多视角轮廓的布尔交集运算，构建工件的粗略视觉外壳模型，计算工件表面各点的法向量分布，依据法向量分配测头任务集； S4、将测头任务集拆分为离散化的扫描任务条带，构建标称距离矩阵，将扫描任务条带的排序问题建模为广义旅行商问题，通过子群模糊蚁群优化算法进行求解； 子群模糊蚁群优化算法为，在蚁群算法的基础上，引入以下改进： 改进一、多子群协同机制，将人工蚁群M分为三个子群： 激进群，占总数的20%，其信息素挥发系数，启发式因子，受信息素引导，负责广域探索； 保守群，占总数的60%，其信息素挥发系数，启发式因子，沿袭历史最优路径，负责局部开发； 平衡群，占总数的20%，其信息素挥发系数介于和之间，启发式因子介于和之间，负责在激进群和保守群之间传递信息； 改进二、模糊逻辑控制器，实时调整全局信息素挥发系数； 模糊逻辑控制器的输入变量为种群多样性，定义为当前迭代中所有蚂蚁路径长度的标准差与平均值之比； 定义模糊集： 划分为{低，中，高}，隶属度函数采用高斯函数； 挥发系数调整量划分为{负向减小，保持，正向增大}： 模糊规则库为： 规则1，若为低，则为正向增大； 规则2，若为高，则为负向减小； 规则3，若为中，则为保持； 改进三、动态邻域3-opt局部搜索，在每代蚁群构建完路径后，对全局最优路径Lbest执行3-opt优化：随机选取路径上的三条边断开，尝试所有可能的7种重连方式，若重连后的新路径长度，则更新路径；其中，a、b、c、d、e、f是3-opt优化过程中，从当前扫描路径上随机选取的三条待断开边对应的六个状态节点，状态节点为离散化的扫描任务条带对应的系统状态单元； S5、根据求解得到的最优扫描任务条带顺序，利用扫描系统对工件进行数据采集，数据采集时，利用实时轴位置作为强先验信息，通过运动学正解计算点云的世界坐标，并引入运动学闭环约束，将闭环约束误差均匀分配至全周扫描序列中； S6、扫描结束后，采用基于动态弦高误差的自适应采样策略进行点云网格化处理，采用双向曲线拟合方法生成NURBS曲面，输出工件的三维模型。

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