磨領(lǐng)域相關(guān)文獻的研究表明，三維***網(wǎng)絡(luò)算法的效率低于傳統(tǒng)的配準算法。迄今為止，盡管智能配準算法在準確性方面具有良好的性能，但是計算時間長且成本高，打磨機器人，而傳統(tǒng)算法快速且。由于智能技術(shù)的不斷進步和算法的不斷更新，拋光打磨機器人圖片，智能配準算法比傳統(tǒng)配準算法更有潛力。

設(shè)計模型用于比較待拋光的工件。結(jié)果，一些待拋光的缺陷被檢測到，并且通過傳感裝置的反饋實時獲得拋光工件的情況。從設(shè)計入手，減少鑄件后處理和拋光過程中其他工序產(chǎn)生的誤差。

5.總結(jié)和預(yù)測

上一部分可以總結(jié)如下。隨著需求的變化和現(xiàn)代技術(shù)的進步，打磨方法正在發(fā)展。

根據(jù)表2根據(jù)手工經(jīng)驗，手工方法可以用于加工幾乎任何鑄件打磨，這是靈活的。

隨著鑄件產(chǎn)量的增加，手工打磨效率低，并且會嚴害打磨工人的肺和手臂。相對于手工打磨，機械打磨不需要工人接觸工件，系統(tǒng)剛性好，振動小，所以打磨精度高。但由于靈活性差，空間小，只能打磨特定鑄件。針對工作空間小、柔性差的特點，基于柔順控制理論的工業(yè)機器人打磨采用力和位置控制進行打磨。這種方法打磨精度高，柔性打磨機器人，工作空間大且靈活，但剛性差。近年來，發(fā)展了許多智能打磨方法。基于圖像視覺的打磨位置判斷使用視覺感知設(shè)備和視覺判斷算法，由打磨設(shè)備執(zhí)行判斷功能；然而，這種方法受到環(huán)境的嚴重影響，并且局限于二維平面?；诩す鈧鞲械膾伖獠课慌袛喾椒ㄊ褂眉す鈧鞲醒b置和判斷算法；這確保了拋光裝置具有準確判斷的功能，并且提供了良好的魯棒性，但是該裝置的數(shù)據(jù)采集速度較慢。數(shù)據(jù)驅(qū)動的打磨量預(yù)測方法利用***的傳感設(shè)備結(jié)合視覺預(yù)測算法，利用打磨過程中的圖像和力數(shù)據(jù)預(yù)測終的打磨效果

Perdereau，V提出了一種混合機器人位置控制方案。隨后，機器人打磨機，周等人提出了一種基于自適應(yīng)阻抗控制的打磨機器人混合控制策略近設(shè)計了一個模糊力控制器，在除銹過程中模仿人類的行為。隨后，趙等人提出了一種基于模糊比例積分微分(PID)的力/位擾動***控制策略。對于預(yù)期的15 N接觸力，所提出的控制策略可以實現(xiàn)13.4%的力控制精度，并且0.0362 mm的材料去除深度可以達到1.2微米的精度.朱等提出了一種基于一維力傳感器PID控制器的動態(tài)控制方法。拋光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更穩(wěn)定，偏差保持在0.003 mm，40 N時的均方差為0.37 N

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