尖锐声脉冲的主要原因是过度打磨。在手工打磨中，突然出现的尖锐声脉冲刺激工人的耳朵，会损伤听力，造成听力下降，甚至造成耳膜穿孔、，导致工作质量下降。在机械打磨过程中，声音可能会超过设备的警报，这可能会在设备运行过程中对工人的健康和设备造成损害。对于智能系统，由于铸造变形结构的不确定性，打磨机器人，预测可能不准确，自动打磨机器人，并且容易产生突然尖锐的声音脉冲。这可能导致设备和工件损坏，并可能导致严重事故。
铸造后处理过程中环境噪声大，迫切需要工业机器人实现无人化铸造后处理。有必要研究和分析该技术，以克服打磨过程中高密度粉尘、大振动、高温碎屑飞溅和尖锐声脉冲的挑战。除了打磨过程中的挑战之外，抛光打磨机器人，铸件实体设计中的非结构特征和铸造过程中整体倾斜形状的时间变化对铸件的后处理有严重影响。
该方法使用产品设计模型来设计尺寸公差规格，以预测工件几何模型中的可能变化，使用迭代近点(ICP)方法来将每个点云与来自工件的测量点云进行匹配.为了进一步提率和精度，魏提出了一种自动评定铸件加工余量的方法。扫描的点云数据通过“初始对准”和“配准”两个阶段与设计模型对准，以找到配准，并基于配准结果评估加工余量.
在工件打磨方面，胡等开发了机器人去毛刺倒角系统，其中操作人员可以选择计算机辅助设计(CAD)模型上的任何特征，并将所选特征导出用于轨迹生成的刀具路径。然而，人工特征选择是低效的。张等提出了一种用于精密铸造有几何偏差叶片的自适应打磨方法.将叶片的测量数据与设计模型进行匹配，焊接打磨机器人，求解相应的匹配矩阵，确定铸造叶片的位置。
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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