质量和一致性

经过适当编程和优化的机器人将一致地打磨和抛光每个零件，消除了过度打磨和底切等常见的操作员错误。这减少了报废零件的数量，并提高了您送出的零件的整体质量。

生产力和效率

像所有形式的工业自动化(包括机器人焊接)一样，机器人打磨有助于减少生产线上的周期时间。机器人可以全天候执行焊接打磨和倒角任务，并且它们能够施加更大的力，从而在打磨过程中实现更快的切割速度。

长期成本节约

虽然实施自动化的前期成本可能很高，但在生产率和一致性方面的收益有助于确保投资收回成本。

铣削机器人和机械手可用于管道系统内部凹槽需要打磨和局部缺陷必须立即清除的各种情况。

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。

随着铸件产量的增加，手工打磨效率低，并且会严害打磨工人的肺和手臂。相对于手工打磨，机械打磨不需要工人接触工件，系统刚性好，振动小，所以打磨精度高。但由于灵活性差，空间小，只能打磨特定铸件。针对工作空间小、柔性差的特点，基于柔顺控制理论的工业机器人打磨采用力和位置控制进行打磨。这种方法打磨精度高，工作空间大且灵活，但刚性差。近年来，发展了许多智能打磨方法。基于图像视觉的打磨位置判断使用视觉感知设备和视觉判断算法，由打磨设备执行判断功能；然而，这种方法受到环境的严重影响，并且局限于二维平面。基于激光传感的抛光部位判断方法使用激光传感装置和判断算法；这确保了抛光装置具有准确判断的功能，并且提供了良好的鲁棒性，但是该装置的数据采集速度较慢。数据驱动的打磨量预测方法利用先进的传感设备结合视觉预测算法，利用打磨过程中的图像和力数据预测终的打磨效果