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，打磨机器人，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，智能打磨机器人，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。

表示由传感装置获得的待抛光工件的数据模板；待抛光工件的局部模板特征；通过精细配准显示B在A中的位置。配准后便于磨具规划工件的加工路线，可以大大提高加工精度。高精度匹配对于自动打磨至关重要。

上述基于2.5D局部特征信息的打磨方法，深度方向精度较低，可用于加工精度要求不高的零件。使用局部信息抛光的缺点是需要额外的步骤来获得表面信息，并且像2D方法一样，抛光打磨机器人，这需要从单独的特定视点进行表示。

Moravec提出了用于双目视觉图像匹配的角点检测器，而Harris提出了用于图像匹配的Harris角点算子。21世纪初，出现了大量的相关方法。2001年，提出了一种数字相移阴影技术，它只拍摄一幅图像:参考光栅线在变形物体表面上的投影。通过在其平面内移动虚拟参考光栅来计算相移.2010年，穆罕默迪提出在物体表面投射莫尔光栅；物体表面形状的变化引起光栅条纹的相位变化，并且可以提取相位的特定变化以获得物体表面的三维信息.近年来，在工业机器人和打磨相关领域也有许多应用。

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