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由于非结构曲面铸造工艺的限制，铸件毛刺、翻边、流挂等随机干扰。不仅严重影响基准的确定，而且会导致打磨过程中载荷的急剧变化。因此，在打磨前准确获取加工零件的三维结构信息是非常重要的。然后可以对获得的3D结构信息进行处理，并且可以根据实际情况终采用规划打磨策略。在成型的过程中还会出现铸件整体形状倾向的时间变化，增加了铸件后期加工的难度。
随着砂型等模具使用次数的增加，模具与铸件的结合面会因磨损或粘连而发生有规律的变化，引起厚度变化、倾斜变化或整体结垢。反过来，这会导致原始基准的丢失和铸件的整体变形。
作为旋转打磨模式与马达和气动源相结合的结果，气动打磨设备和电动打磨设备出现了。该设备有两种打磨方式。一种是在打磨大型零件时，将待抛光的工件固定，电动打磨设备相对工件表面移动，完成打磨。另一种是在加工小零件时，电动打磨设备是固定的，通过移动工件实现旋转磨头的相对运动来进行打磨。
1875年，Brown和Sheeper设计了锯床和磨床，结合机械设备的打磨方法开始出现。这种结合了手工和基于设备的打磨的打磨方法一直延续至今。根据磨床的原理，已经为特殊零件设计了特殊的磨床
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
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