欢迎来到天津华茂致远自动化科技有限公司网站！
185-12233227
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
磨领域相关文献的研究表明，三维神经网络算法的效率低于传统的配准算法。迄今为止，尽管智能配准算法在准确性方面具有良好的性能，但是计算时间长且成本高，而传统算法快速且。由于智能技术的不断进步和算法的不断更新，智能配准算法比传统配准算法更有潜力。
设计模型用于比较待抛光的工件。结果，一些待抛光的缺陷被检测到，并且通过传感装置的反馈实时获得抛光工件的情况。从设计入手，减少铸件后处理和抛光过程中其他工序产生的误差。
5.总结和预测
上一部分可以总结如下。随着需求的变化和现代技术的进步，打磨方法正在发展。
根据表2根据手工经验，手工方法可以用于加工几乎任何铸件打磨，这是灵活的。
机器人打磨由于其灵活性、智能性和成本效率，尤其是与当前主流制造模式相比，被认为是实现复杂零件和智能加工的替代方案。在过去的一、二十年里，机器人打磨技术的发展呈现出两个:一个旨在解决小尺寸复杂曲面的精密加工问题，另一个强调大尺寸复杂结构的加工。为了实现这两种不同类型复杂零件的智能打磨，研究人员试图关键技术，开发相应的加工系统。本文的目的是对复杂零件的机器人打磨的各个方面进行系统的、批判性的和的综述，特别是集中在三个研究目标上。
扫一扫手机网站
在线客服
185-12233227
litao_llt@163.com