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铣削机器人能够在管段内打磨1/10毫米。根据预期用途，它们可以与管线的尺寸相匹配，当与标准操作元件结合使用时，它们可以作用于一段管线上的每一点。检查员系统机器人正被用于站的现代化改造。由于这些机器人的能力，许多反应堆可以得到维护。
使用领域
对于管道喷嘴，有两种非常重要的材料。它们是Inconel 600(喷嘴材料)和SA508-69(安全端)。为了使这两种材料能够适当地连接在一起，必须使用合适的焊接覆层。这些焊接覆层是在大约15-20年前开发的，不再代表焊接技术的前沿。
由于打磨过程的复杂性，其部分参数无法实时准确检测，这限制了基于模型的方法在工程实现中的应用。越来越多的研究人员正在使用数据驱动的方法来预测材料去除。
早在2005年，数据驱动方法就被应用于预测材料去除。Panda D使用人工前馈神经网络预测材料去除率.Mathew，j .等人使用人工神经网络分析材料去除量，并建立参数优化模型.Wang等人提出了一种使用神经网络和遗传算法的材料去除预测算法.为了保证打磨工作的全过程检测，有必要构建一个实时监控的焊缝间隙预测系统。于是，David Jin Hong研究了一种深度学习视觉系统
早在1992年Besl，P. J .就使用了一种通用的ICP算法来和有效地配准3D形状。该算法的一个重要应用场景是在形状检测之前，将刚性物体的传感装置重复测量的数据与理想几何模型进行配准，以提高传感数据的精度.国际比较方案的主要缺点是收敛速度慢、对异常值、缺失数据和部分重叠的敏感性。2013年，Pauly M提出了稀疏ICP，通过稀疏优化以牺牲计算速度为代价实现了鲁棒性.2021年，张提出了一种快速收敛的鲁棒配准方法。证明了经典的点到点ICP可以看作是一个控制化(MM)算法，并提出了一种加速收敛的Anderson加速方法
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