为了克服这种老化技术带来的问题，沸水反应堆的管理人员决定在管网的重要区域应用由优化焊接材料制成的保护涂层。

为了使管段的内部准备好接受这种保护覆层，有必要在管道的整个内圆周上铣出一个宽度为60毫米、深度为4.5毫米的凹槽。

由INSPECTOR SYSTEMS开发的打磨机器人可以快速、可靠地处理这项困难的工作，并且正如人们所期望的那样，考虑到行业的大量安全因素，没有风险。

借助超声波和涡流技术以及射线照相检测和染料渗透检测，可以检查一段管道中的单面焊缝。在日常维护和系统关闭期间，应定期重复这些检查。管道内壁上焊缝根部的存在会对结果产生很大影响。焊缝内侧的焊根会极大地扭曲检查结果，因为很难确定被检查的是小裂缝还是焊根。

基于现代控制理论的抛光模式

在打磨过程中，控制力和位移是提高打磨性能的关键。很难控制末端执行器和工件之间的接触力。研究人员磨机器人人力控制进行了大量的研究，发现打磨过程中末端执行器与工件之间存在较大的相互作用力，并且该作用力的控制精度将直接影响加工精度和机器人的位置控制。因此，位置和力的同时控制对于打磨操作来说是一个挑战.抛光机器人领域的研究人员采用主动柔顺控制、被动柔顺控制以及主动和被动柔顺控制。主动柔顺控制的常用方法是功率位置混合控制和阻抗控制

自动检测打磨过程中焊缝的打磨终点，监控打磨焊缝的几何变化。对大量实验打磨数据进行端到端处理的深度学习方法可以获得良好的材料去除预测结果.为了提高抛光机器人的精度，张等将声传感与XGBoost算法相结合，对砂带抛光中的材料去除进行预测，平均百分比误差为4.373%。

在预测打磨过程中的材料去除时，基于模型的方法主要关注打磨过程中的基本参数；因此，基于模型的方法产生高精度的材料去除结果。然而，许多因素影响打磨材料的预测。以神经网络为代表的数据驱动方法为处理和分析提供了解决方案。