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，打磨机器人，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，全自动打磨机器人，这会导致原始基准的丢失和铸件的整体变形。
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，柔性打磨机器人，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，abb打磨机器人，以适应机器人打磨加工。
就像SUHNER加工单元一样，机器人可以很容易地在不断变化的生产环境中执行不同的任务。在卫生洁具行业，大型铸铁件正在生产线上使用SOMEX max 100型加工设备和FANUC 200 IB型机器人进行加工。甚至在测试实验室中的应用。在美国一所工程大学，正在使用Kuka机器人(KR-Fortec)和SUHNER加工单元(BEX35-ISO)进行测试。这些材料测试是为的航空航天公司之一进行的。称重传感器测量加工航空航天工业常用的不同材料时的力(应力)。材料范围从复合材料到钛。加工数据从刀夹内的传感器无线传输到笔记本电脑进行存储和分析。测试结果用于改进材料厚度或选择，以及理解和预测载荷极限。
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