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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。
作为旋转打磨模式与马达和气动源相结合的结果，气动打磨设备和电动打磨设备出现了。该设备有两种打磨方式。一种是在打磨大型零件时，将待抛光的工件固定，电动打磨设备相对工件表面移动，完成打磨。另一种是在加工小零件时，电动打磨设备是固定的，通过移动工件实现旋转磨头的相对运动来进行打磨。
1875年，Brown和Sheeper设计了锯床和磨床，结合机械设备的打磨方法开始出现。这种结合了手工和基于设备的打磨的打磨方法一直延续至今。根据磨床的原理，已经为特殊零件设计了特殊的磨床
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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