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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。
迄今为止，很少有人对手工打磨技术进行研究。2021年，赵景慧等人提出并开发了一种手持式可充电打磨工具，可以辅助人员维护遭受金属部件腐蚀和接触面氧化发热的动力设备，从而提高打磨速度。2022年，惠特莫尔(Whitmore，L)等人发明了一种精密打磨工具，用于手工打磨样品；该工具可由3D打印机制备并且可以打磨表面精度高达10微米的样品
手工打磨对人的依赖性很强，操作对象主要是小批量样品。手工打磨远远不能满足大批量、低成本工件打磨的要求，也无法避免打磨过程中的噪音、振动和划痕造成的损伤
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。
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