二维图像信息集中在平面上，机器人打磨提供的深度信息不准确。因此，更的2.5D信息具有表示3D对象的优势，从而提高可靠识别的机会.

2008年，维尔马提出了一个2.5维加工特征识别系统。它用于筛选出2.5D零件特征，以确定加工方向.2009年，Siebert等人将2D SIFT算法扩展到2.5D进行应用;所提出的算法可以利用3D旋转不变性的局部特征直接进行匹配。张雨薇等人提出了一种从2.5D浅浮雕重建基本3D形状的方法，并通过法线传递和泊松表面重建来优化人脸形状.张等人构造了一个2.5D的高度场用于人像浮雕，以增像的外观，并将2.5D技术应用于人像浮雕的处理。该技术也可以应用于人像浮雕的表面打磨。

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。

1.过程力是可编程的

2.公差(形状)将被平衡

3.复杂零件的编程时间和工作(在机器人上)将会减少

4.与称重传感器等已知系统相比，性能和过程保证可显著提高。

快速变化系统

机器人臂和工具上的标准化连接用于自动化快速更换系统。空气和液压介质、电气或传感器技术之间的连接快速可靠。

快速连接组件的关键要求之一是应用成熟的技术，具有高度的互换可靠性。所选组件符合这一要求。