尖锐声脉冲的主要原因是过度打磨。在手工打磨中，突然出现的尖锐声脉冲刺激工人的耳朵，会损伤听力，造成听力下降，甚至造成耳膜穿孔、，导致工作质量下降。在机械打磨过程中，声音可能会超过设备的警报，这可能会在设备运行过程中对工人的健康和设备造成损害。对于智能系统，由于铸造变形结构的不确定性，预测可能不准确，并且容易产生突然尖锐的声音脉冲。这可能导致设备和工件损坏，并可能导致严重事故。

铸造后处理过程中环境噪声大，迫切需要工业机器人实现无人化铸造后处理。有必要研究和分析该技术，以克服打磨过程中高密度粉尘、大振动、高温碎屑飞溅和尖锐声脉冲的挑战。除了打磨过程中的挑战之外，铸件实体设计中的非结构特征和铸造过程中整体倾斜形状的时间变化对铸件的后处理有严重影响。

基于激光传感器的抛光机器人面对工厂恶劣的打磨环境有着的优势，即不受环境光的影响，精度也能满足铸件后处理的要求。通过数据驱动的预测方法可以在线预测打磨精度。

打磨表面粗糙度被认为是加工质量的关键指标之一.然而，由于磨粒分布的随机性和复杂性，很难预测。为了准确地估计抛光表面的粗糙度，有必要用多种方法获得打磨去除的材料量。通过打磨去除的材料量与多个参数有关，例如进给速度、转速、接触应力、打磨时间、工件材料、工件的几何特征以及磨头的状况。为

广泛使用的基于模型的方法是普雷斯顿方程，根据该方程，打磨期间的材料去除率与压力和介质与工件之间的相对速度成比例。

工作单元包括一个操作员站，操作员可以在此从列表中搜索和选择生产零件号。选择零件号后，视觉系统会扫描零件，并将其与系统控制器中存档的3D参考图像进行比较。此步骤验证工作单元中是否存在正确的零件。视觉系统还会扫描铸件浇口和排气孔等显著特征，以确定零件的位置和方向。使用该输入，机器人进行多点触发循环，以提供零件位置的验证。

这种硬件和软件功能的组合使得机器人打磨工作单元在打磨复杂零件时可重复、可靠且。初步演示表明，周期时间提高了300%,没有废料。