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迄今为止，很少有人对手工打磨技术进行研究。2021年，赵景慧等人提出并开发了一种手持式可充电打磨工具，可以辅助人员维护遭受金属部件腐蚀和接触面氧化发热的动力设备，从而提高打磨速度。2022年，惠特莫尔(Whitmore，L)等人发明了一种精密打磨工具，用于手工打磨样品；该工具可由3D打印机制备并且可以打磨表面精度高达10微米的样品
手工打磨对人的依赖性很强，操作对象主要是小批量样品。手工打磨远远不能满足大批量、低成本工件打磨的要求，也无法避免打磨过程中的噪音、振动和划痕造成的损伤
Moravec提出了用于双目视觉图像匹配的角点检测器，而Harris提出了用于图像匹配的Harris角点算子。21世纪初，出现了大量的相关方法。2001年，提出了一种数字相移阴影技术，它只拍摄一幅图像:参考光栅线在变形物体表面上的投影。通过在其平面内移动虚拟参考光栅来计算相移.2010年，穆罕默迪提出在物体表面投射莫尔光栅；物体表面形状的变化引起光栅条纹的相位变化，并且可以提取相位的特定变化以获得物体表面的三维信息.近年来，在工业机器人和打磨相关领域也有许多应用。
由于打磨过程的复杂性，其部分参数无法实时准确检测，这限制了基于模型的方法在工程实现中的应用。越来越多的研究人员正在使用数据驱动的方法来预测材料去除。
早在2005年，数据驱动方法就被应用于预测材料去除。Panda D使用人工前馈神经网络预测材料去除率.Mathew，j .等人使用人工神经网络分析材料去除量，并建立参数优化模型.Wang等人提出了一种使用神经网络和遗传算法的材料去除预测算法.为了保证打磨工作的全过程检测，有必要构建一个实时监控的焊缝间隙预测系统。于是，David Jin Hong研究了一种深度学习视觉系统
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