为了弥补传统打磨方法的不足，提高铸件的打磨效率和精度，研究人员在判断和预测方面结合了智能传感装置和人工智能算法。主要成果包括基于图像视觉的打磨方法、激光传感、数据驱动的打磨预测、2.5D局部特征信息、设计模型与3D点云的比较等。

手工打磨可以根据实际情况，其中一道工序完成后需要进行观察和测量，打磨机器人，实时对比图纸和尺寸后调整后续打磨策略。随着机器视觉的广泛应用，可以实现仿人打磨策略的实时反馈和智能规划。在人工智能技术的支持下，视觉传感器在广泛的智能应用中得到了应用，对促进打磨过程的改进起到了积极的作用.视觉传感器具有非接触检测、精度高、重复性强、速度快、稳定性好、成本低等优点

磨领域相关文献的研究表明，三维神经网络算法的效率低于传统的配准算法。迄今为止，尽管智能配准算法在准确性方面具有良好的性能，但是计算时间长且成本高，而传统算法快速且。由于智能技术的不断进步和算法的不断更新，智能配准算法比传统配准算法更有潜力。

设计模型用于比较待抛光的工件。结果，一些待抛光的缺陷被检测到，并且通过传感装置的反馈实时获得抛光工件的情况。从设计入手，减少铸件后处理和抛光过程中其他工序产生的误差。

5.总结和预测

上一部分可以总结如下。随着需求的变化和现代技术的进步，打磨方法正在发展。

根据表2根据手工经验，手工方法可以用于加工几乎任何铸件打磨，这是灵活的。

根据这一框架，焊接打磨机器人，Yasuhiro Aoki于2019年提出将PointNet和LK算法扩展为单一可训练的递归深度神经网络，打磨机器人，为深度学习在点云配准中的应用开辟了新的探索路径.2020年，何提出了PointNet 和ICP相结合的注册方法。PointNet 可以提取多个用作注册基础的特征，使用ICP算法计算旋转和平移。近，一些研究人员提出了智能配准的解决方案。刘等提出了一种基于深度学习的鲁棒点云配准方法称为点云深度循环网，铸件打磨机器人，利用基于主成分分析的平差网络快速调整两片点云之间的初始位置。Perez提出了一种刚性点云配准方法，称为点云配准学习(PREL)，它允许配准具有高位移或遮挡的点云。PREL算法不需要迭代过程，并且以非参数方式估计点分布。在高度闭塞的点集中，ICP方法显示平均均方根误差(RMSE)为98.8，其次是深度近点32.51和PREL 0.75。

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