在实际打磨中，刀具和工件不是单点接触，而是区域接触，这与普雷斯顿的假设不符。使用经典普雷斯顿假设的计算将导致对材料去除的不准确估计.为此，王等基于赫兹接触理论和局域打磨模型，进一步预测了机器人砂带打磨的切削深度并发现当切削深度约为0.3 mm时，预测误差小于3.1%。与简化的赫兹理论模型相比，考虑接触弹性变形后，朱等人提出的材料去除模型的均方根值和平均百分误差分别从2.401降低到1.725和18.426降低到14.942%。由于人工智能的广泛使用，已经提出了许多基于数据驱动的材料去除预测的方法来解决材料去除预测问题。

工作单元包括一个操作员站，操作员可以在此从列表中搜索和选择生产零件号。选择零件号后，视觉系统会扫描零件，并将其与系统控制器中存档的3D参考图像进行比较。此步骤验证工作单元中是否存在正确的零件。视觉系统还会扫描铸件浇口和排气孔等显著特征，以确定零件的位置和方向。使用该输入，机器人进行多点触发循环，以提供零件位置的验证。

这种硬件和软件功能的组合使得机器人打磨工作单元在打磨复杂零件时可重复、可靠且。初步演示表明，周期时间提高了300%,没有废料。

标准配置的角向打磨机和偏心打磨机。

伺服电机驱动的角磨机

大多数机器人引导的打磨和抛光机床是由空气操作的。通常，考虑到24小时的操作环境，这些机器达到了它们的极限。频繁的服务中断加上极高的空气消耗增加了能源成本，这也将影响利润。此外，气动工具在负载下速度会下降，这会对表面光洁度产生不利影响。根据表面质量要求，打磨或抛光工具的旋转通常需要顺时针和逆时针旋转，这是气动工具无法实现的。所有这些关键要求都可以通过SUHNER的标准或excenter设计版本的伺服驱动工具来满足。重量轻、功率大的伺服电机用于获得高达12，000转/分的高速，同步皮带驱动部件用于连续运行。适配器法兰有助于所有机器人法兰设计的交换和连接。交付包括一个伺服控制模块。所有打磨工具都配有M 14主轴，以便使用市售打磨盘。