所获得的图像数据受到材料和环境的严重影响。基于2.5D局部特征信息的打磨方法采用基于传感装置的特征识别算法和深度预估方法相结合，实现基于部分深度信息的打磨深度；但是深度信息不准确，特征识别需要多次设置。基于设计模型和三维点云对比打磨方法，可以使用激光传感器和配准算法获得具有三维信息的三维点云数据，从而为路径规划提供准确的信息。

表1说明工业机器人在加工大型零件方面有优势。与数控机床相比，机械臂在成本方面表现较好，空间大，灵活性好，但进给的一致性较差。大型或轻型工件的机器人加工难以实现自动化，串联结构刚度低，导致加工过程稳定性差。因此，并联打磨机器人具有很大的发展潜力。

机器人打磨由于其灵活性、智能性和成本效率，尤其是与当前主流制造模式相比，被认为是实现复杂零件和智能加工的替代方案。在过去的一、二十年里，机器人打磨技术的发展呈现出两个:一个旨在解决小尺寸复杂曲面的精密加工问题，另一个强调大尺寸复杂结构的加工。为了实现这两种不同类型复杂零件的智能打磨，研究人员试图关键技术，开发相应的加工系统。本文的目的是对复杂零件的机器人打磨的各个方面进行系统的、批判性的和的综述，特别是集中在三个研究目标上。

几十年来，工业世界一直是机械化的——机器人焊接和处理材料，但他们也删除材料，并确保工件和成品的功能。A磨的机器人是许多机器人中的一个，负责确保工件上所有不的部分都被移除，确保产品对客户来说看起来很棒。

当制造商投资打磨机器人时，他们投资的是一种机械，这种机械可以比任何人工打磨应用更容易地去除焊接飞溅和其他缺陷。在机器人磨床使用其的工具去除那些可能使工件不起作用的缺陷后，加工的零件看起来很棒。这种准确性确保不会有太多的材料被去除，这意味着过去的许多工人错误不再是一个问题，并且随着机器人打磨系统的自动化，公司产生的废物量将大幅下降。

然而，这不仅仅是让一件作品看起来不错。这也关乎安全。打磨是一个向空气中释放大量金属碎片和其他颗粒的过程。因此，手工打磨可能对工人有害，他们可能会吸入这些碎片，这会对他们的呼吸系统造成严重破坏。这可能导致工人无法工作，这可能意味着生产线的减速或。机器人磨床不必担心这些危险。