铸件抛光是铸件后处理的主要手段；但是，在此过程中产生的粉尘无法控制，大量的铬粉和镍颗粒会对环境造成危害.由于吸入粉尘，手工打磨会导致呼吸道和肺部疾病，甚至尘。而且人工抛光效率低，工件产品一致性差，报废率高。在机械打磨过程中，高密度灰尘会影响夹紧操作中使用的设备。高密度灰尘附着在设备上，灰尘会降低夹紧设备的精度和稳定性。当采用智能打磨方案时，密封机器人和传感设备，从而防止灰尘进入是一个挑战。此外，高密度的灰尘会阻挡传感设备的表面，这意味着它们无法准确地做出判断。同时，大的振动会对现场操作产生严重影响。

Perdereau，V提出了一种混合机器人位置控制方案。随后，周等人提出了一种基于自适应阻抗控制的打磨机器人混合控制策略近设计了一个模糊力控制器，在除锈过程中模仿人类的行为。随后，赵等人提出了一种基于模糊比例积分微分(PID)的力/位扰动抑制控制策略。对于预期的15 N接触力，所提出的控制策略可以实现13.4%的力控制精度，并且0.0362 mm的材料去除深度可以达到1.2微米的精度.朱等提出了一种基于一维力传感器PID控制器的动态控制方法。抛光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更稳定，偏差保持在0.003 mm，40 N时的均方差为0.37 N

林德斯特兰德研究了测量钢铁工业中管道和棒材直径的激光测量方法。早期应用的特点是精度低，处理速度慢，易受环境干扰。近年来，研究人员研究了激光传感器的工业应用。华中科技大学的徐晓虎使用激光传感器优化了传统的手眼校准算法及其各个方面，并建立了基于刀具中心坐标的手眼标定模型，以获得机器人与激光扫描仪之间的空间位姿关系。拟合误差计算为F = 0.060 mm。更重要的是，当规划了合适的路径时，整个自动校准过程仅持续20 s，这大大节省了校准时间。A. Seidel尝试使用协作式激光轮廓仪获取夹紧位置的几何形状，并使用自适应铣削路径规划方法自动抵消事故引起的零件位置和形状的变化