在铸造行业的机械臂工厂打磨加工场景中，传统人工打磨存在诸多行业痛点：铸件毛坯表面存在飞边、毛刺、浇冒口残留等缺陷，人工打磨不仅劳动强度大、作业环境恶劣（粉尘、噪音、高温），还存在安全隐患；同时人工操作的一致性差、效率低，难以满足大批量铸件的标准化生产要求，且人工成本逐年攀升，生产节拍不稳定，严重制约了铸造企业的产能提升与产品质量管控。随着智能制造升级，基于视觉引导的机器人自动化打磨成为行业刚需，可替代人工完成高危、重复性的打磨作业，实现铸件打磨的标准化、高效化、智能化，适配汽车零部件、工程机械、五金铸件等多品类铸造产品的加工需求，是铸造工厂实现“机器换人”、降本增效的核心环节。
本项目核心功能是为铸造场景的机械臂提供视觉引导的自动化打磨解决方案，基于ROS系统搭建机器人控制系统，融合三维视觉感知技术，实现铸件打磨全流程的智能化作业。核心功能包括：1. 机械臂精准控制：通过TCP/Modbus串口通讯实现机械臂实体与控制系统的实时联动，完成位姿精准获取与运动指令高速传达，保障打磨动作的精度与稳定性；2. 视觉数据处理与路径规划：通过相机采集铸件点云数据，完成点云降噪、下采样、特征拟合等处理，将2D图像与深度信息对齐，精准提取铸件待打磨区域的特征平面、点、线，自动规划最优打磨路径；3. 仿真与可视化：基于Gazebo搭建机械臂运动仿真环境，通过rviz实现运动轨迹可视化与数据UI展示，提前验证打磨路径的合理性，规避真机作业的碰撞风险，同时实现生产过程的实时监控，满足工厂数字化管理需求。
项目基于ROS机器人操作系统搭建完整技术架构，分阶段落地实现：首先完成控制系统搭建，通过TCP/Modbus串口协议打通机械臂实体与ROS系统的通讯链路，实现机械臂位姿实时采集与运动指令精准下发，同时在Gazebo中搭建机械臂仿真环境，结合rviz完成运动轨迹仿真与可视化，并对接UI界面实现数据可视化展示，为后续视觉引导奠定控制基础；其次针对铸造工艺需求，拆解项目业务逻辑，将生产需求转化为可执行的工艺参数，利用PCL点云处理库对相机采集的铸件点云数据进行裁减、下采样、降噪、拟合等处理，通过RGB与深度对齐技术将2D图像转化为精准的3D点云坐标，基于拟合的特征平面、点/线自动规划机械臂打磨工作路径；最后完成系统联调与现场落地，将视觉规划的路径下发至机械臂控制系统，实现机械臂的自动化打磨作业，同时优化系统响应速度与定位精度，解决铸件毛坯尺寸偏差、现场环境干扰等工程问题，最终实现铸造场景下机械臂打磨的全流程自动化，大幅提升打磨效率与产品一致性，替代人工完成高危作业，为工厂实现降本增效。
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