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。

为了弥补传统打磨方法的不足，提高铸件的打磨效率和精度，研究人员在判断和预测方面结合了智能传感装置和人工智能算法。主要成果包括基于图像视觉的打磨方法、激光传感、数据驱动的打磨预测、2.5D局部特征信息、设计模型与3D点云的比较等。

手工打磨可以根据实际情况，其中一道工序完成后需要进行观察和测量，实时对比图纸和尺寸后调整后续打磨策略。随着机器视觉的广泛应用，可以实现仿人打磨策略的实时反馈和智能规划。在人工智能技术的支持下，视觉传感器在广泛的智能应用中得到了应用，对促进打磨过程的改进起到了积极的作用.视觉传感器具有非接触检测、精度高、重复性强、速度快、稳定性好、成本低等优点

几十年来，工业世界一直是机械化的——机器人焊接和处理材料，但他们也删除材料，并确保工件和成品的功能。A磨的机器人是许多机器人中的一个，负责确保工件上所有不的部分都被移除，确保产品对客户来说看起来很棒。

当制造商投资打磨机器人时，他们投资的是一种机械，这种机械可以比任何人工打磨应用更容易地去除焊接飞溅和其他缺陷。在机器人磨床使用其的工具去除那些可能使工件不起作用的缺陷后，加工的零件看起来很棒。这种准确性确保不会有太多的材料被去除，这意味着过去的许多工人错误不再是一个问题，并且随着机器人打磨系统的自动化，公司产生的废物量将大幅下降。

然而，这不仅仅是让一件作品看起来不错。这也关乎安全。打磨是一个向空气中释放大量金属碎片和其他颗粒的过程。因此，手工打磨可能对工人有害，他们可能会吸入这些碎片，这会对他们的呼吸系统造成严重破坏。这可能导致工人无法工作，这可能意味着生产线的减速或。机器人磨床不必担心这些危险。