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由于非结构曲面铸造工艺的限制，铸件毛刺、翻边、流挂等随机干扰。不仅严重影响基准的确定，而且会导致打磨过程中载荷的急剧变化。因此，在打磨前准确获取加工零件的三维结构信息是非常重要的。然后可以对获得的3D结构信息进行处理，并且可以根据实际情况终采用规划打磨策略。在成型的过程中还会出现铸件整体形状倾向的时间变化，增加了铸件后期加工的难度。
随着砂型等模具使用次数的增加，模具与铸件的结合面会因磨损或粘连而发生有规律的变化，引起厚度变化、倾斜变化或整体结垢。反过来，这会导致原始基准的丢失和铸件的整体变形。
大学的徐和他的团队提出了一种基于恒力机制的机器人打磨末端执行器的设计。所设计的工业机器人驱动末端执行器进行抛光，末端执行器被动调节接触力。力的精度为0.3 N，使得工件的表面质量具有很高的一致性.
从上面提到的打磨机器人的发展，可以明显看出打磨机器人正在走向标准化。控制力和位移精度是末端执行器设计的主要研究方向。采用恒力打磨和恒力夹紧控制力，大大提高了打磨精度和夹紧稳定性。然而，由于材料特性和恒力机构尺寸的限制，当末端工具移动时，末端执行器具有不足的负载、过于复杂的结构和不足的平面刚度。
为了进一步提高陶瓷型芯自动激光去毛刺的精度，黄等人提出了一种结合全局和局部特征信息的点云配准方法，终总误差小于35 m。
由于铸件变形不均匀，优加工路线未知。因此，可以以理想的打磨加工路线为基准，定量衡量不同打磨路径的精度，从而确定哪种配准方法可以高精度地打磨路径。打磨路径生成的关键步骤。
基于设计模型和三维点云数据比较的方法已经成为许多数字设计过程的有效检测方法。点云匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配算法包括主成分分析、四点同余、三维正态分布变换，以及局部特征描述，如快速点特征直方图特征。
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