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铣削机器人能够在管段内打磨1/10毫米。根据预期用途，它们可以与管线的尺寸相匹配，当与标准操作元件结合使用时，它们可以作用于一段管线上的每一点。检查员系统机器人正被用于站的现代化改造。由于这些机器人的能力，许多反应堆可以得到维护。

使用领域

对于管道喷嘴，有两种非常重要的材料。它们是Inconel 600(喷嘴材料)和SA508-69(安全端)。为了使这两种材料能够适当地连接在一起，必须使用合适的焊接覆层。这些焊接覆层是在大约15-20年前开发的，不再代表焊接技术的前沿。

几何推理方法计算的其他参数存在误差，基于提示的特征识别系统需要工件中的提示特征。因此，必须使用3D视觉技术进行深度和加工。

4.5.基于设计模型与三维点云对比的打磨方法

在基于设计模型和3D点云之间的比较的打磨方法中，从检测到的工件的实时模型中减去待抛光工件的3D设计模型，并且实时模型和原始3D数字模型之间的差异表示要抛光的部分。匹配两组数据，以便于比较工件缺陷误差。Kuss提出了一种检测工件形状偏差的方法，以适应机器人打磨加工。

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