通过使用打磨机器人，可以容易地去除焊缝根部，从而可以获得准确可靠的测试结果。此外，去除焊缝根部可以改善管壁的内部。这意味着焊接接头对机械磨损和热磨损的抵抗力增加了。

机器人可通过管道中的闸阀轻松部署，并可远程控制，以便定位操作员可能需要的任何接头。

作为标准打磨机器人的补充，也可以为客户提供满足其特定和个性化要求的机器人。

机器人技术和合格的打磨和抛光工艺分别得到了不同国家/国际公司和风险管理组织的认可。

目前，铸件打磨加工面临着诸多挑战，如打磨环境中的大量噪声、非结构性铸件实体、整体形状变化中的倾斜等，这些都限制了铸件打磨加工的发展。因此，上述问题需要深入分析。

由于非结构曲面铸造工艺的限制，铸件毛刺、翻边、流挂等随机干扰。不仅严重影响基准的确定，而且会导致打磨过程中载荷的急剧变化。因此，在打磨前准确获取加工零件的三维结构信息是非常重要的。然后可以对获得的3D结构信息进行处理，并且可以根据实际情况终采用规划打磨策略。在成型的过程中还会出现铸件整体形状倾向的时间变化，增加了铸件后期加工的难度。

随着砂型等模具使用次数的增加，模具与铸件的结合面会因磨损或粘连而发生有规律的变化，引起厚度变化、倾斜变化或整体结垢。反过来，这会导致原始基准的丢失和铸件的整体变形。

该方法使用产品设计模型来设计尺寸公差规格，以预测工件几何模型中的可能变化，使用迭代近点(ICP)方法来将每个点云与来自工件的测量点云进行匹配.为了进一步提率和精度，魏提出了一种自动评定铸件加工余量的方法。扫描的点云数据通过“初始对准”和“配准”两个阶段与设计模型对准，以找到配准，并基于配准结果评估加工余量.

在工件打磨方面，胡等开发了机器人去毛刺倒角系统，其中操作人员可以选择计算机辅助设计(CAD)模型上的任何特征，并将所选特征导出用于轨迹生成的刀具路径。然而，人工特征选择是低效的。张等提出了一种用于精密铸造有几何偏差叶片的自适应打磨方法.将叶片的测量数据与设计模型进行匹配，求解相应的匹配矩阵，确定铸造叶片的位置。