打磨机器人-华茂致远-抛光打磨机器人

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，打磨机器人，许多因素影响打磨材料的预测。以***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。

用于刷洗、抛光、锉磨、砂带打磨或工具主轴的产品可轻松集成到这个新程序中，并针对连续操作进行设计和测试。

活动接触法兰

机器人进给运动和实际刀具路径和过程之间的结合。特别是对于圆形和不规则形状的工件和表面，人类的触觉，有助于以自适应的方式测量和监控所需的力。任何人都可以想象在车身车间或木工车间对一个特殊形状的零件进行打磨和抛光。在任何时候，当非线性操作或运动发生时，活动法兰将变得必要。

主动法兰的接触力是可编程的，表面跟踪是交互式的，工业打磨机器人，重要的是，该系统可以集成在所有机器人上。过去不适合自动化的操作现在可以自动化。

市场要求铸件的低成本和大批量后处理，在批量铸造生产加工中，快速的制造速度可以大大缩短产品加工时间.为了实现高产量和低成本，需要快速的工作节奏。反过来，自动打磨机器人供应商，这需要快速响应。确保快速响应是当前提高工作速度必须解决的问题之一。没有快速的响应，很难实现抛光产品的批量生产或低成本生产。铸件表面的部分不需要高精度，可以牺牲以提高速度。当铸件与其他零件，抛光打磨机器人，要求精度高。同时，一般铸造加工的零件表面较薄，这是薄脆性铸造零件的特点。然而，由于使用脆性材料和复杂的表面，薄脆性更严重。目前，大多数打磨技术都是针对较重的零件，因此薄而脆的工件磨技术提出了新的要求。需要力控制技术中的准确和快速响应，以及用于打磨工件的的感知和规划策略。