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铸件通常具有三维表面结构，并且存在大量的非结构凹面和非参数凸面。凹面不容易用手从内部抛光。由于大量的凹面，在机械打磨过程中，很难找到基准面或固定可夹紧的结合面。此外，在加工中没有基准，很难保证精度。此外，当采用智能打磨方法时，对于具有大曲率的凹面的数据收集很容易被阻塞，导致数据收集不完整。

圆形表面的简单特征不明显，存在大量非结构性表面.除了铸造外凸的外表面，还有大量的内凹表面，这是难的结构凹表面。这些表面降低了测量精度和打磨精度.现有的方法采用人工测量和抛光，机械和智能相结合的方法进行加工仍处于实验阶段。

基于激光传感器的抛光机器人面对工厂恶劣的打磨环境有着的优势，即不受环境光的影响，精度也能满足铸件后处理的要求。通过数据驱动的预测方法可以在线预测打磨精度。

打磨表面粗糙度被认为是加工质量的关键指标之一.然而，由于磨粒分布的随机性和复杂性，很难预测。为了准确地估计抛光表面的粗糙度，有必要用多种方法获得打磨去除的材料量。通过打磨去除的材料量与多个参数有关，例如进给速度、转速、接触应力、打磨时间、工件材料、工件的几何特征以及磨头的状况。为

广泛使用的基于模型的方法是普雷斯顿方程，根据该方程，打磨期间的材料去除率与压力和介质与工件之间的相对速度成比例。

用于机器人引导操作的SUHNER组件——适用于所有机器人

工具:气动马达铣轴、锉刀、砂带磨光机和加工设备。用于去毛刺、抛光、切割的各种工具。

坚固耐用的加工单元，适用于要求苛刻的应用，可带或不带自动化工具更换，实现工厂自动化。

磨料:不同材料和应用的开发和培训。

特殊设备:带有集成力补偿的特殊接触法兰

磨料更换站:全自动更换磨料，用于工业连续操作。

机床制造商:机器人和机器人工具的集成。在金属和芯片制造行业、机床制造和金属表面处理方面有数十年的经验。