磨领域相关文献的研究表明，三维***网络算法的效率低于传统的配准算法。迄今为止，尽管智能配准算法在准确性方面具有良好的性能，但是计算时间长且成本高，打磨机器人，而传统算法快速且。由于智能技术的不断进步和算法的不断更新，抛光打磨机器人图片，智能配准算法比传统配准算法更有潜力。
设计模型用于比较待抛光的工件。结果，一些待抛光的缺陷被检测到，并且通过传感装置的反馈实时获得抛光工件的情况。从设计入手，减少铸件后处理和抛光过程中其他工序产生的误差。
5.总结和预测
上一部分可以总结如下。随着需求的变化和现代技术的进步，打磨方法正在发展。
根据表2根据手工经验，手工方法可以用于加工几乎任何铸件打磨，这是灵活的。
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，柔性打磨机器人，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***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
Perdereau，V提出了一种混合机器人位置控制方案。随后，机器人打磨机，周等人提出了一种基于自适应阻抗控制的打磨机器人混合控制策略近设计了一个模糊力控制器，在除锈过程中模仿人类的行为。随后，赵等人提出了一种基于模糊比例积分微分(PID)的力/位扰动***控制策略。对于预期的15 N接触力，所提出的控制策略可以实现13.4%的力控制精度，并且0.0362 mm的材料去除深度可以达到1.2微米的精度.朱等提出了一种基于一维力传感器PID控制器的动态控制方法。抛光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更稳定，偏差保持在0.003 mm，40 N时的均方差为0.37 N
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