通过使用打磨机器人，可以容易地去除焊缝根部，从而可以获得准确可靠的测试结果。此外，去除焊缝根部可以改善管壁的内部。这意味着焊接接头对机械磨损和热磨损的抵抗力增加了。

机器人可通过管道中的闸阀轻松部署，并可远程控制，以便定位操作员可能需要的任何接头。

作为标准打磨机器人的补充，也可以为客户提供满足其特定和个性化要求的机器人。

机器人技术和合格的打磨和抛光工艺分别得到了不同国家/国际公司和风险管理组织的认可。

目前，铸件打磨加工面临着诸多挑战，如打磨环境中的大量噪声、非结构性铸件实体、整体形状变化中的倾斜等，这些都限制了铸件打磨加工的发展。因此，上述问题需要深入分析。

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。

为了进一步提高陶瓷型芯自动激光去毛刺的精度，黄等人提出了一种结合全局和局部特征信息的点云配准方法，终总误差小于35 m。

由于铸件变形不均匀，优加工路线未知。因此，可以以理想的打磨加工路线为基准，定量衡量不同打磨路径的精度，从而确定哪种配准方法可以高精度地打磨路径。打磨路径生成的关键步骤。

基于设计模型和三维点云数据比较的方法已经成为许多数字设计过程的有效检测方法。点云匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配算法包括主成分分析、四点同余、三维正态分布变换，以及局部特征描述，如快速点特征直方图特征。