由于非结构曲面铸造工艺的限制，铸件毛刺、翻边、流挂等随机干扰。不仅严重影响基准的确定，而且会导致打磨过程中载荷的急剧变化。因此，在打磨前准确获取加工零件的三维结构信息是非常重要的。然后可以对获得的3D结构信息进行处理，并且可以根据实际情况终采用规划打磨策略。在成型的过程中还会出现铸件整体形状倾向的时间变化，增加了铸件后期加工的难度。

随着砂型等模具使用次数的增加，模具与铸件的结合面会因磨损或粘连而发生有规律的变化，引起厚度变化、倾斜变化或整体结垢。反过来，这会导致原始基准的丢失和铸件的整体变形。

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

李等研究了Q235钢、304不锈钢、TC4钛合金、6061铝合金、H62青铜合金、AMAK3锌合金、AZ31B镁合金等七种金属的机械火花产生。评价了摩擦火花的物理化学性质与其产生的关系。对于6061铝合金、H62青铜合金、AMAK3锌合金和AZ31B镁合金，在12 m/s的大摩擦速度和3.75 N/mm的大表面压力下没有观察到明亮的摩擦火花2由于低硬度、高导热性、低熔点和缺碳.

结果表明，在打磨过程中，材料去除量的估计和打磨轨迹的跟踪直接影响打磨精度。只有基于机器视觉的方法才能对硬度较高的金属产生明显的摩擦火花，因为软金属无法通过明显的外部画面现象进行预测；因此，存在局限性。多信息融合的数据驱动方法提供了另一种具有更完整信息的预测方法。基于视觉传感的判断打磨可用于工业结构的打磨作业，但由于打磨环境复杂、环境光照不足，其鲁棒性受到一定影响。