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反复修改设备参数和铸件变形判断会降低工作效率，导致产品因错误而报废.智能方法可以匹配和识别微小变形，并达到0.052 mm的精度.但是，根据经验来判断和预测打磨模式，就像打磨工人一样，仍然处于实验和验证阶段。
许多挑战，例如打磨环境中的大量噪声、非结构铸件实体中的时间变化以及整体形状中的倾斜，限制了铸件打磨工艺的发展。非结构铸件和形状上的整体倾向是铸件设计和生产过程中的问题，并且经受大量噪音的抛光环境是铸件后处理中的问题。科研人员有必要改进铸造过程和铸造后处理过程中的检测方法，用先进的工业机器人和传感器结合先进的算法来代替人工检测。
用现代设备改造传统的粉磨工业是实现低成本的动力之源和必要手段。这对推动打磨技术进步、提高劳动者素质、提高铸造企业效益、优化产业结构调整、促进制造业发展具有重要意义。同时，市场对具有快速响应、高精度和薄脆性的工艺也有很大的期望。
复杂工件打磨的技术挑战:快速响应、薄脆性和高精度
快速响应、高精度、薄脆性是市场在高体积、低成本基础上的进一步需求，也是目前实验室研究人员正在攻关的方面。
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。
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