1.一种异型曲面的区域划分方法，其特征在于，所述区域划分方法包括如下步骤：获取三维曲面的点云数据集合；

设置每一类曲面的初始的质心数据点；

根据所述质心数据点，采用k-means算法对所述点云数据集合中点云数据进行聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点；

利用条件概率算法对每一类曲面的初始边界数据点进行重新分类，获得每一类曲面的更新后的类内数据点；

根据每一类曲面的初始类内数据点的数量和更新后的类内数据点的数量，计算最大分类误差；

判断最大分类误差是否小于误差阈值，获得第一判断结果；

若所述第一判断结果表示否，则更新每一类曲面的质心数据点，返回步骤“根据所述质心数据点，采用k-means算法对所述点云数据集合中点云数据进行聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点”；

若所述第一判断结果表示是，则输出每一类曲面的更新后的类内数据点。

2.根据权利要求1所述的异型曲面的区域划分方法，其特征在于，所述获取三维曲面的点云数据集合，具体包括：从STL文件中获取三维曲面的点云数据；

采用循环搜索算法去掉三维曲面的点云数据中的重复数据，建立三维曲面的点云数据集合。

3.根据权利要求1所述的异型曲面的区域划分方法，其特征在于，所述根据所述质心数据点，采用k-means算法对所述点云数据集合中点云数据进行聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点，具体包括：计算第j个点云数据与每一类曲面的质心数据点的欧式距离，获得K个欧氏距离；

判断K个欧氏距离中最短的欧式距离对应的类的数量是否为1，获得第二判断结果；

若所述第二判断结果表示是，则将第j个点云数据设置为最短的欧式距离对应类的类内数据点；

若所述第二判断结果表示否，则将第j个点云数据设置为最短的欧式距离对应的多个类的边界数据点；

令j的数值增加1，返回步骤“计算第j个点云数据与每一类曲面的质心数据点的欧式距离，获得K个欧氏距离”，直到完成所有的点云数据的聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点。

4.根据权利要求1所述的异型曲面的区域划分方法，其特征在于，所述利用条件概率算法对每一类曲面的初始边界数据点进行重新分类，获得每一类曲面的更新后的类内数据点，具体包括：当第i个点云数据同时为第k类曲面的初始边界数据点和第m类曲面的初始边界数据点时，利用条件概率算法分别计算第i个点云数据属于第k类曲面的概率和第i个点云数据属于第m类曲面的概率；

判断第i个点云数据属于第k类曲面的概率是否大于第i个点云数据属于第m类曲面的概率，获得第三判断结果；

若所述第三判断结果表示是，则将第i个点云数据作为第k类曲面的类内数据点，划分至第k类曲面；

若所述第三判断结果表示否，则将第i个点云数据作为第m类曲面的类内数据点，划分至第m类曲面；

重复上述步骤，直到重新划分完成所有的初始边界数据点的点云数据，获得每一类曲面的更新后的类内数据点。

5.根据权利要求1所述的的异型曲面的区域划分方法，其特征在于，所述根据每一类曲面的初始类内数据点的数量和更新后的类内数据点的数量，计算最大分类误差，具体包括：根据每一类曲面的初始类内数据点的数量和更新后的类内数据点的数量，利用公式计算最大分类误差；

其中，σ表示最大分类误差，nk,new表示第k类曲面的更新后的类内数据点的数量，nk表示第k类曲面的初始类内数据点，K表示聚类数量。

6.一种异型曲面的区域划分系统，其特征在于，所述区域划分系统包括：点云数据获取模块，用于获取三维曲面的点云数据集合；

质心数据点初始化模块，用于设置每一类曲面的初始的质心数据点；

聚类模块，用于根据所述质心数据点，采用k-means算法对所述点云数据集合中点云数据进行聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点；

重新分类模块，用于利用条件概率算法对每一类曲面的初始边界数据点进行重新分类，获得每一类曲面的更新后的类内数据点；

最大分类误差计算模块，用于根据每一类曲面的初始类内数据点的数量和更新后的类内数据点的数量，计算最大分类误差；

第一判断模块，用于判断最大分类误差是否小于误差阈值，获得第一判断结果；

质心数据点更新模块，用于若所述第一判断结果表示否，则更新每一类曲面的质心数据点，返回步骤“根据所述质心数据点，采用k-means算法对所述点云数据集合中点云数据进行聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点”；

类内数据点更新模块，用于若所述第一判断结果表示是，则输出每一类曲面的更新后的类内数据点。

7.根据权利要求6所述的异型曲面的区域划分系统，其特征在于，所述点云数据获取模块，具体包括：点云数据获取子模块，用于从STL文件中获取三维曲面的点云数据；

重复数据删除子模块，用于采用循环搜索算法去掉三维曲面的点云数据中的重复数据，建立三维曲面的点云数据集合。

8.根据权利要求6所述的异型曲面的区域划分系统，其特征在于，所述聚类模块，具体包括：欧氏距离计算子模块，用于计算第j个点云数据与每一类曲面的质心数据点的欧式距离，获得K个欧氏距离；

第二判断子模块，用于判断K个欧氏距离中最短的欧式距离对应的类的数量是否为1，获得第二判断结果；

第一聚类子模块，用于若所述第二判断结果表示是，则将第j个点云数据设置为最短的欧式距离对应类的类内数据点；

第二聚类子模块，用于若所述第二判断结果表示否，则将第j个点云数据设置为最短的欧式距离对应的多个类的边界数据点；

返回子模块，用于令j的数值增加1，返回步骤“计算第j个点云数据与每一类曲面的质心数据点的欧式距离，获得K个欧氏距离”，直到完成所有的点云数据的聚类运算，获得每一类曲面的初始类内数据点和初始边界数据点。

9.根据权利要求6所述的异型曲面的区域划分系统，其特征在于，所述重新分类模块，具体包括：条件概率计算子模块，用于当第i个点云数据同时为第k类曲面的初始边界数据点和第m类曲面的初始边界数据点时，利用条件概率算法分别计算第i个点云数据属于第k类曲面的概率和第i个点云数据属于第m类曲面的概率；

第三判断子模块，用于判断判断第i个点云数据属于第k类曲面的概率是否大于第i个点云数据属于第m类曲面的概率，获得第三判断结果；

第一重新分类子模块，用于若所述第三判断结果表示是，则将第i个点云数据作为第k类曲面的类内数据点，划分至第k类曲面；

第二重新分类子模块，用于若所述第三判断结果表示否，则将第i个点云数据作为第m类曲面的类内数据点，划分至第m类曲面。

10.根据权利要求6所述的的异型曲面的区域划分系统，其特征在于，所述最大分类误差计算模块，具体包括：最大分类误差计算子模块，用于根据每一类曲面的初始类内数据点的数量和更新后的类内数据点的数量，利用公式 计算最大分类误差；

其中，σ表示最大分类误差，nk,new表示第k类曲面的更新后的类内数据点的数量，nk表示第k类曲面的初始类内数据点，K表示聚类数量。