磨领域相关文献的研究表明，三维神经网络算法的效率低于传统的配准算法。迄今为止，尽管智能配准算法在准确性方面具有良好的性能，但是计算时间长且成本高，而传统算法快速且。由于智能技术的不断进步和算法的不断更新，智能配准算法比传统配准算法更有潜力。

设计模型用于比较待抛光的工件。结果，一些待抛光的缺陷被检测到，并且通过传感装置的反馈实时获得抛光工件的情况。从设计入手，减少铸件后处理和抛光过程中其他工序产生的误差。

5.总结和预测

上一部分可以总结如下。随着需求的变化和现代技术的进步，打磨方法正在发展。

根据表2根据手工经验，手工方法可以用于加工几乎任何铸件打磨，这是灵活的。

机器人打磨由于其灵活性、智能性和成本效率，尤其是与当前主流制造模式相比，被认为是实现复杂零件和智能加工的替代方案。在过去的一、二十年里，机器人打磨技术的发展呈现出两个:一个旨在解决小尺寸复杂曲面的精密加工问题，另一个强调大尺寸复杂结构的加工。为了实现这两种不同类型复杂零件的智能打磨，研究人员试图关键技术，开发相应的加工系统。本文的目的是对复杂零件的机器人打磨的各个方面进行系统的、批判性的和的综述，特别是集中在三个研究目标上。

Kuka Titan系列机器人，该机器人带有一个40马力的主轴电机作为末端执行器。这个令人生畏的组合创造了一个巨大的机器人打磨工具。该机器人有6个运动轴，延伸距离近12英尺，能够以惊人的灵活性完成大范围的工作。除了机器人的尺寸之外，它还具有1650磅的有效载荷能力，使其能够携带巨大的40马力主轴电机进行打磨，并能够在主轴末端产生足够的力来进行一些严重的材料去除。

任何打磨环境的主要限制之一是材料的去除速度。这是材料硬度和横截面的函数，或者是被去除材料的体积。高速主轴电机用于通过简单地加速来改善材料去除，通常速度为10，000至40，000 rpm。然而，在打磨过程中，去除的材料量会出现不必要的变化。