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。

Perdereau，V提出了一种混合机器人位置控制方案。随后，周等人提出了一种基于自适应阻抗控制的打磨机器人混合控制策略近设计了一个模糊力控制器，在除锈过程中模仿人类的行为。随后，赵等人提出了一种基于模糊比例积分微分(PID)的力/位扰动抑制控制策略。对于预期的15 N接触力，所提出的控制策略可以实现13.4%的力控制精度，并且0.0362 mm的材料去除深度可以达到1.2微米的精度.朱等提出了一种基于一维力传感器PID控制器的动态控制方法。抛光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更稳定，偏差保持在0.003 mm，40 N时的均方差为0.37 N

基于激光传感器的抛光机器人面对工厂恶劣的打磨环境有着的优势，即不受环境光的影响，精度也能满足铸件后处理的要求。通过数据驱动的预测方法可以在线预测打磨精度。

打磨表面粗糙度被认为是加工质量的关键指标之一.然而，由于磨粒分布的随机性和复杂性，很难预测。为了准确地估计抛光表面的粗糙度，有必要用多种方法获得打磨去除的材料量。通过打磨去除的材料量与多个参数有关，例如进给速度、转速、接触应力、打磨时间、工件材料、工件的几何特征以及磨头的状况。为

广泛使用的基于模型的方法是普雷斯顿方程，根据该方程，打磨期间的材料去除率与压力和介质与工件之间的相对速度成比例。