本发明公开了一种基于点云技术的汽车零件识别方法及系统，包括：扫描汽车零件，采集点云数据。对点云数据进行预处理，提取边缘特征、几何特征和拓扑特征。将边缘特征和几何特征输入到神经网络模型中，进行训练和学习。对拓扑特征进行增强特征提取，分析识别零件。本发明提供的基于点云技术的汽车零件识别方法及系统快速、准确地识别各种汽车零件。充分挖掘零件的边缘、几何和拓扑特性，为后续的识别和分类提供丰富的信息。识别精度高，且对环境适应性强。在零件形状复杂或彼此相似度较高的情况下，本发明能够准确区分和正确识别，极大地减少了误识别的可能性。