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用现代设备改造传统的粉磨工业是实现低成本的动力之源和必要手段。这对推动打磨技术进步、提高劳动者素质、提高铸造企业效益、优化产业结构调整、促进制造业发展具有重要意义。同时，市场对具有快速响应、高精度和薄脆性的工艺也有很大的期望。

复杂工件打磨的技术挑战:快速响应、薄脆性和高精度

快速响应、高精度、薄脆性是市场在高体积、低成本基础上的进一步需求，也是目前实验室研究人员正在攻关的方面。

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。

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