尖锐声脉冲的主要原因是过度打磨。在手工打磨中，突然出现的尖锐声脉冲刺激工人的耳朵，会损伤听力，造成听力下降，甚至造成耳膜穿孔、，导致工作质量下降。在机械打磨过程中，声音可能会超过设备的警报，这可能会在设备运行过程中对工人的健康和设备造成损害。对于智能系统，由于铸造变形结构的不确定性，预测可能不准确，并且容易产生突然尖锐的声音脉冲。这可能导致设备和工件损坏，并可能导致严重事故。

铸造后处理过程中环境噪声大，迫切需要工业机器人实现无人化铸造后处理。有必要研究和分析该技术，以克服打磨过程中高密度粉尘、大振动、高温碎屑飞溅和尖锐声脉冲的挑战。除了打磨过程中的挑战之外，铸件实体设计中的非结构特征和铸造过程中整体倾斜形状的时间变化对铸件的后处理有严重影响。

方等提出了工业机器人主动视觉测量框架，基于基采样的运动规划技术；相机以一定频率拍摄的照片可用于被测工件的点云重建.邓等开发了自动化机器人修复系统，可在3 min内完成缺陷检测和抛光，实现60 cm × 60 cm范围内和两个椭圆范围(长轴约12 cm，短轴7 cm)的表面毛刺去除过程提出了一种识别铁锈的方法，作为除锈过程中的一项关键技术。锈蚀检测是通过处理一系列摄像机图像自动进行的，除锈过程的视觉伺服控制框架。

在打磨过程中，材料去除量的估计和打磨轨迹的跟踪直接影响打磨精度。

几何推理方法计算的其他参数存在误差，基于提示的特征识别系统需要工件中的提示特征。因此，必须使用3D视觉技术进行深度和加工。

4.5.基于设计模型与三维点云对比的打磨方法

在基于设计模型和3D点云之间的比较的打磨方法中，从检测到的工件的实时模型中减去待抛光工件的3D设计模型，并且实时模型和原始3D数字模型之间的差异表示要抛光的部分。匹配两组数据，以便于比较工件缺陷误差。Kuss提出了一种检测工件形状偏差的方法，以适应机器人打磨加工。