为了获得实际的材料去除量，主要的方法是采用离线或在线测量，工业打磨机器人，建立数学预测模型。近年来，研究人员利用图像视觉对材料去除的估计进行了大量的研究。Joshi等人使用机器视觉方法来获取和识别抛光表面上的表面图像的纹理特征，智能打磨机器人，并使用基于机器视觉参数的回归模型来评估表面粗糙度.王等采用二维卷积***网络学习算法对材料去除方法进行监控，从视觉信号中提取颜色、纹理、形状等特征。这些特征构成二维特征矩阵作为输入参数，砂带打磨过程中的材料去除率作为输出参数。该方法可用于预测不同砂带规格和不同打磨参数的材料去除率，适用于典型工况下材料去除率的回归预测。
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，ABB打磨机器人，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***的工业机器人和传感器结合***的算法来代替人工检测。
作为工业化升级和社会进步的结果，对于具有大容量、低成本、快速响应、高精度和薄脆性的铸件打磨工艺的市场需求已经增加。
2020年中国铸造总产量达到5195万吨，打磨机器人，同比增长6.6%，尽管受到新冠的影响。近年来中国铸件产量和增长率及其变化。
在市场上，需要降低大批量铸件的后处理成本.成本可以大致分为四个部分，开发设计、生产准备和加工、原材料和外购件采购、管理和销售.打磨过程中的人工成本是不可忽略的。自工业革命以来，企业对劳动力的需求一直是社会关注的话题，技术也对人和企业产生重要影响。由于产业结构的调整，特别是在制造业竞争的形势下，提振技术红利而非人口红利成为降低成本的主要途径之一。
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