自动检测打磨过程中焊缝的打磨终点，监控打磨焊缝的几何变化。对大量实验打磨数据进行端到端处理的深度学习方法可以获得良好的材料去除预测结果.为了提高抛光机器人的精度，张等将声传感与XGBoost算法相结合，对砂带抛光中的材料去除进行预测，平均百分比误差为4.373%。

在预测打磨过程中的材料去除时，基于模型的方法主要关注打磨过程中的基本参数；因此，基于模型的方法产生高精度的材料去除结果。然而，许多因素影响打磨材料的预测。以神经网络为代表的数据驱动方法为处理和分析提供了解决方案。

就像SUHNER加工单元一样，机器人可以很容易地在不断变化的生产环境中执行不同的任务。在卫生洁具行业，大型铸铁件正在生产线上使用SOMEX max 100型加工设备和FANUC 200 IB型机器人进行加工。甚至在测试实验室中的应用。在美国一所工程大学，正在使用Kuka机器人(KR-Fortec)和SUHNER加工单元(BEX35-ISO)进行测试。这些材料测试是为的航空航天公司之一进行的。称重传感器测量加工航空航天工业常用的不同材料时的力(应力)。材料范围从复合材料到钛。加工数据从刀夹内的传感器无线传输到笔记本电脑进行存储和分析。测试结果用于改进材料厚度或选择，以及理解和预测载荷极限。

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。