质量和一致性

经过适当编程和优化的机器人将一致地打磨和抛光每个零件，消除了过度打磨和底切等常见的操作员错误。这减少了报废零件的数量，并提高了您送出的零件的整体质量。

生产力和效率

像所有形式的工业自动化(包括机器人焊接)一样，机器人打磨有助于减少生产线上的周期时间。机器人可以全天候执行焊接打磨和倒角任务，并且它们能够施加更大的力，从而在打磨过程中实现更快的切割速度。

长期成本节约

虽然实施自动化的前期成本可能很高，但在生产率和一致性方面的收益有助于确保投资收回成本。

铣削机器人和机械手可用于管道系统内部凹槽需要打磨和局部缺陷必须立即清除的各种情况。

市场要求铸件的低成本和大批量后处理，在批量铸造生产加工中，快速的制造速度可以大大缩短产品加工时间.为了实现高产量和低成本，需要快速的工作节奏。反过来，这需要快速响应。确保快速响应是当前提高工作速度必须解决的问题之一。没有快速的响应，很难实现抛光产品的批量生产或低成本生产。铸件表面的部分不需要高精度，可以牺牲以提高速度。当铸件与其他零件，要求精度高。同时，一般铸造加工的零件表面较薄，这是薄脆性铸造零件的特点。然而，由于使用脆性材料和复杂的表面，薄脆性更严重。目前，大多数打磨技术都是针对较重的零件，因此薄而脆的工件磨技术提出了新的要求。需要力控制技术中的准确和快速响应，以及用于打磨工件的的感知和规划策略。

为了获得实际的材料去除量，主要的方法是采用离线或在线测量，建立数学预测模型。近年来，研究人员利用图像视觉对材料去除的估计进行了大量的研究。Joshi等人使用机器视觉方法来获取和识别抛光表面上的表面图像的纹理特征，并使用基于机器视觉参数的回归模型来评估表面粗糙度.王等采用二维卷积神经网络学习算法对材料去除方法进行监控，从视觉信号中提取颜色、纹理、形状等特征。这些特征构成二维特征矩阵作为输入参数，砂带打磨过程中的材料去除率作为输出参数。该方法可用于预测不同砂带规格和不同打磨参数的材料去除率，适用于典型工况下材料去除率的回归预测。