文物,承载一个民族的历史,维系着这个民族的文化认同。然而,随着当前文化事业欣欣向荣地发展,文物能否得到科学合理的保障,对历史和文化的传承、流传具有重大的意义,文物修复便是科学合理保护文物的至关重要的一环。文物修复过程及其复杂,尤其对于文物碎片拼接重组,是一项非常细致且耗时长的工程。这对文物修复人员有很高的标准并且面临着很多风险,很多人对此望而却步,导致文物修复人才严重缺失。通过计算机技术使得文物修复过程删繁就简,尽量减少人工的干预。本文以瓷器物品碎片的自动拼接为背景,提出了一种基于局部几何特征学习的碎片断面提取和碎片拼接重组方法,其主要子步骤如下:首先,在得到的三维碎片模型的基础上,提出了一种描述三角面片的空间邻域几何特征描述符。其次,构造特征映射图像(FMIS)的训练数据集。第三,在通过人工标记断面边缘部分,卷积神经网络(CNN)训练断面边缘部分的特征映射图像。第四,针对于预测过程中标记错误的三角形面片进行处理,从而生成断裂面边缘的骨架;第五,提出了一种基于捷径切割的方法,提出残留在断面边缘部分冗余的三角面片。第六,提出了一种基于断面控制点和方向对齐的断面匹配策略,实现了断面匹配的预对准。最后,设计了一种循环误差迭代策略,将碎片拼接重组为完整器具。这种基于学习的框架在提取器皿碎片的关键几何数据(断裂)方面优于几种经典方法。它不仅可以为计算机辅助文物修复提供技术支持,而且可以作为一种新颖的三维图形处理方法广泛应用。