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

传统打磨是打磨工具接合工件的结果。这通常作为机器中的开环定位功能来完成。如果打磨是用CNC完成的，有工具磨损补偿功能来确保精度，但它仍然是一个严格的定位过程——可能会出现误差。缺少的要素是测量磨具末端的力。

SET机器人打磨机在机器人臂、主轴电机和砂轮之间集成了一个应变装置。传感器实时测量砂轮、机器人和工件之间的力。这就形成了一个围绕打磨过程的闭环，可以通过系统控制器进行监控和调节。

当机器人从工件上移除材料并到达需要多次打磨的部分时，应变装置会检测回推，这也反映在机器人的定位系统中。通过记录“离开位置”的状态，机器人可以回来，在受影响的区域进行第二次通过，并消除高点。SET流程已经过测试，正在车间生产、可重复的零件。

1.过程力是可编程的

2.公差(形状)将被平衡

3.复杂零件的编程时间和工作(在机器人上)将会减少

4.与称重传感器等已知系统相比，性能和过程保证可显著提高。

快速变化系统

机器人臂和工具上的标准化连接用于自动化快速更换系统。空气和液压介质、电气或传感器技术之间的连接快速可靠。

快速连接组件的关键要求之一是应用成熟的技术，具有高度的互换可靠性。所选组件符合这一要求。