通过使用打磨机器人，可以容易地去除焊缝根部，从而可以获得准确可靠的测试结果。此外，去除焊缝根部可以改善管壁的内部。这意味着焊接接头对机械磨损和热磨损的抵抗力增加了。

机器人可通过管道中的闸阀轻松部署，并可远程控制，以便定位操作员可能需要的任何接头。

作为标准打磨机器人的补充，也可以为客户提供满足其特定和个性化要求的机器人。

机器人技术和合格的打磨和抛光工艺分别得到了不同国家/国际公司和风险管理组织的认可。

目前，铸件打磨加工面临着诸多挑战，如打磨环境中的大量噪声、非结构性铸件实体、整体形状变化中的倾斜等，这些都限制了铸件打磨加工的发展。因此，上述问题需要深入分析。

铸件抛光是铸件后处理的主要手段；但是，在此过程中产生的粉尘无法控制，大量的铬粉和镍颗粒会对环境造成危害.由于吸入粉尘，手工打磨会导致呼吸道和肺部疾病，甚至尘。而且人工抛光效率低，工件产品一致性差，报废率高。在机械打磨过程中，高密度灰尘会影响夹紧操作中使用的设备。高密度灰尘附着在设备上，灰尘会降低夹紧设备的精度和稳定性。当采用智能打磨方案时，密封机器人和传感设备，从而防止灰尘进入是一个挑战。此外，高密度的灰尘会阻挡传感设备的表面，这意味着它们无法准确地做出判断。同时，大的振动会对现场操作产生严重影响。

早在1992年Besl，P. J .就使用了一种通用的ICP算法来和有效地配准3D形状。该算法的一个重要应用场景是在形状检测之前，将刚性物体的传感装置重复测量的数据与理想几何模型进行配准，以提高传感数据的精度.国际比较方案的主要缺点是收敛速度慢、对异常值、缺失数据和部分重叠的敏感性。2013年，Pauly M提出了稀疏ICP，通过稀疏优化以牺牲计算速度为代价实现了鲁棒性.2021年，张提出了一种快速收敛的鲁棒配准方法。证明了经典的点到点ICP可以看作是一个控制化(MM)算法，并提出了一种加速收敛的Anderson加速方法