在打磨过程中，磨头与工件之间的摩擦会产生大量飞溅的热碎屑。在手动打磨过程中，大量的热碎屑会阻挡工人的视线，严重影响工件的精度。大量具有高温的热碎片会导致现场工人暴露的皮肤。大量不受控制的高热碎片会导致现场工人的视力下降；意外飞入人眼的碎片会严重损坏晶状体并导致失明.所以打磨工艺非常精密，严重影响工作效率。机械打磨时，高热量碎屑的飞溅会造成附近设备表面，工艺不当会导致工件表面形成切屑瘤。高热量的碎屑也容易损坏电源外层和信号线。对于智能打磨系统，高热量碎片会干扰智能传感设备获取信息的能力。因此，所获得的信息可能是不正确的，因此不能应用。这可能导致不准确的预判断和不准确的规划策略，在较小的水平上引起尖锐的声音脉冲，或者在严重的水平上直接损坏打磨设备。

该方法使用产品设计模型来设计尺寸公差规格，以预测工件几何模型中的可能变化，使用迭代近点(ICP)方法来将每个点云与来自工件的测量点云进行匹配.为了进一步提率和精度，魏提出了一种自动评定铸件加工余量的方法。扫描的点云数据通过“初始对准”和“配准”两个阶段与设计模型对准，以找到配准，并基于配准结果评估加工余量.

在工件打磨方面，胡等开发了机器人去毛刺倒角系统，其中操作人员可以选择计算机辅助设计(CAD)模型上的任何特征，并将所选特征导出用于轨迹生成的刀具路径。然而，人工特征选择是低效的。张等提出了一种用于精密铸造有几何偏差叶片的自适应打磨方法.将叶片的测量数据与设计模型进行匹配，求解相应的匹配矩阵，确定铸造叶片的位置。

粗匹配的精度达不到制造业规定的精度，必须通过精匹配进一步提高精度。

传统的精细匹配算法以ICP算法为代表。该算法的原理是旋转矩阵稀有和平移向量T通过求解点集的ICP算法的公式(4)获得P我和X我。

该算法对于重叠率高、初始位置接近的点云具有良好的配准效果，但在计算量和迭代收敛速度方面存在不足。通过粗匹配，ICP算法可以解决重叠度低和初始位置差异大的问题。由于人工智能算法的发展，研究人员也对基于深度学习的点云智能配准进行了大量的研究。

传统点云配准方法

在传统配准算法的基础上，通过分析进一步提高了算法的速度和精度；传统算法的性能原理