反复修改设备参数和铸件变形判断会降低工作效率，导致产品因错误而报废.智能方法可以匹配和识别微小变形，并达到0.052 mm的精度.但是，根据经验来判断和预测打磨模式，就像打磨工人一样，仍然处于实验和验证阶段。

许多挑战，例如打磨环境中的大量噪声、非结构铸件实体中的时间变化以及整体形状中的倾斜，限制了铸件打磨工艺的发展。非结构铸件和形状上的整体倾向是铸件设计和生产过程中的问题，并且经受大量噪音的抛光环境是铸件后处理中的问题。科研人员有必要改进铸造过程和铸造后处理过程中的检测方法，用先进的工业机器人和传感器结合先进的算法来代替人工检测。

麻省理工学院成功研制出世界上台计算机数控(CNC)铣床.数控铣床的出现带来了新的机械打磨设备和铸件后加工打磨的新工艺。用数控铣床进行铸造后处理时，将待抛光的工件固定在铣床工作空间的标准化夹紧装置上，由数控程序控制磨具进行打磨加工.虽然数控铣床可以用于铸件的后加工打磨，但其工作空间小，机床灵活性差。作为机床的替代品，工业机器人越来越多地应用于打磨领域。1986年，麻省理工学院的Tate，A. R .利用机器人实现了焊缝的自动打磨，将向力控制在40 N，参考力的大频率控制在2.3 Hz.后来，另一位研究人员彭J等人，设计了被动打磨装置，研究了打磨过程的特点以及偏转角在被动打磨过程中的影响。为了满足打磨复杂零件的要求，哈尔滨工业大学郭等设计并研制了一种工作空间灵活、姿态调整灵活的复合五自由度工作机器人

激光传感器也广泛应用于打磨领域。高，Y等开展了大型零件焊接前处理技术的机器人打磨技术研究，并采用了激光轮廓仪进行现场测量、规划和加工。在慕尼黑举行的AUTOMATICA 2018展会上，Fraunhofer IPA和Ros Industrial Cortium成员PILZ展示了一款现场测量-计划-过程打磨机器人。在前人研究的基础上，Ge等人进一步提出并构建了基于激光传感器的机器人焊缝打磨系统.机器人末端集成了传感装置和自制打磨工具，用于打磨作业。粗磨后焊缝高度保持在0.1 mm左右，精磨后平均表面粗糙度为0.351 μm。