铸造后处理现场打磨效果根据实践，打磨腔体红域时容易产生振动。手工打磨时，手持工件打磨过程中存在长时间的强烈振动暴露，导致手臂振动综合症，危害工人身体健康.频繁的振动还会磨工件和工具造成伤害，因为工具和工件在大振动时容易损坏。在机械打磨过程中，需要很大的保持力来固定铸件，而这个力可能会损坏铸件。受到较大振动干扰的传感装置不能地捕获待抛光的工件，并且采集的包含大量噪声的数据会影响打磨精度。大的振动导致末端执行器控制的大量噪音，并对设备的刚度产生影响。大的振动对工件的夹紧也有很大的影响，这意味着工件很容易变松。大的振动也会导致热碎片飞溅。

李等研究了Q235钢、304不锈钢、TC4钛合金、6061铝合金、H62青铜合金、AMAK3锌合金、AZ31B镁合金等七种金属的机械火花产生。评价了摩擦火花的物理化学性质与其产生的关系。对于6061铝合金、H62青铜合金、AMAK3锌合金和AZ31B镁合金，在12 m/s的大摩擦速度和3.75 N/mm的大表面压力下没有观察到明亮的摩擦火花2由于低硬度、高导热性、低熔点和缺碳.

结果表明，在打磨过程中，材料去除量的估计和打磨轨迹的跟踪直接影响打磨精度。只有基于机器视觉的方法才能对硬度较高的金属产生明显的摩擦火花，因为软金属无法通过明显的外部画面现象进行预测；因此，存在局限性。多信息融合的数据驱动方法提供了另一种具有更完整信息的预测方法。基于视觉传感的判断打磨可用于工业结构的打磨作业，但由于打磨环境复杂、环境光照不足，其鲁棒性受到一定影响。

用于刷洗、抛光、锉磨、砂带打磨或工具主轴的产品可轻松集成到这个新程序中，并针对连续操作进行设计和测试。

活动接触法兰

机器人进给运动和实际刀具路径和过程之间的结合。特别是对于圆形和不规则形状的工件和表面，人类的触觉，有助于以自适应的方式测量和监控所需的力。任何人都可以想象在车身车间或木工车间对一个特殊形状的零件进行打磨和抛光。在任何时候，当非线性操作或运动发生时，活动法兰将变得必要。

主动法兰的接触力是可编程的，表面跟踪是交互式的，重要的是，该系统可以集成在所有机器人上。过去不适合自动化的操作现在可以自动化。