磨床在刚性和成本方面性能良好，但灵活性差，工作空间小，不适应智能制造的多样化需求。数控磨床在刚度和精度方面表现优异；然而，对于大型复杂曲面零件的加工，高精度数控磨床的成本太高，因此不适合中小型企业采购。除了其低刚度之外，机器人打磨系统在灵活性、工作空间、多功能性和成本方面具有突出的性能。集成机器人打磨系统的铸件后处理打磨工艺具有很大的发展潜力；而打磨机器人采用的主体结构设计方法不仅设计周期长，而且打磨稳定性和刚度差，不适合产品推广。因此，将柔顺控制理论与工业机器人打磨模式相结合的末端执行器得到了研究者的广泛研究。

随着铸件产量的增加，手工打磨效率低，并且会严害打磨工人的肺和手臂。相对于手工打磨，机械打磨不需要工人接触工件，系统刚性好，振动小，所以打磨精度高。但由于灵活性差，空间小，只能打磨特定铸件。针对工作空间小、柔性差的特点，基于柔顺控制理论的工业机器人打磨采用力和位置控制进行打磨。这种方法打磨精度高，工作空间大且灵活，但刚性差。近年来，发展了许多智能打磨方法。基于图像视觉的打磨位置判断使用视觉感知设备和视觉判断算法，由打磨设备执行判断功能；然而，这种方法受到环境的严重影响，并且局限于二维平面。基于激光传感的抛光部位判断方法使用激光传感装置和判断算法；这确保了抛光装置具有准确判断的功能，并且提供了良好的鲁棒性，但是该装置的数据采集速度较慢。数据驱动的打磨量预测方法利用先进的传感设备结合视觉预测算法，利用打磨过程中的图像和力数据预测终的打磨效果

在视觉识别过程中，打磨环境复杂，适应性好、精度高的传感设备是重点突破方向。传感设备需要准确感知工件的位置和形状等信息。感知后，可以使用高精度的匹配视觉算法。迫切需要改进登记工作。

高速打磨系统需要恒定打磨接触力的反馈控制。打磨力的高精度控制对于复杂零件打磨表面的一致性非常重要。恒力机构在打磨领域的应用为打磨力的控制提供了新的研究思路。

在打磨过程中，材料的去除量直接影响打磨精度。为了获得去除材料量的估计，需要离线测量来建立预测模型。目前，预测模型精度低，对环境影响严重。一个能够准确预测材料去除的模型可以在打磨材料去除过程中获得更高的效率和精度