麻省理工学院成功研制出世界上台计算机数控(CNC)铣床.数控铣床的出现带来了新的机械打磨设备和铸件后加工打磨的新工艺。用数控铣床进行铸造后处理时，将待抛光的工件固定在铣床工作空间的标准化夹紧装置上，由数控程序控制磨具进行打磨加工.虽然数控铣床可以用于铸件的后加工打磨，但其工作空间小，机床灵活性差。作为机床的替代品，工业机器人越来越多地应用于打磨领域。1986年，麻省理工学院的Tate，A. R .利用机器人实现了焊缝的自动打磨，将向力控制在40 N，参考力的大频率控制在2.3 Hz.后来，另一位研究人员彭J等人，设计了被动打磨装置，研究了打磨过程的特点以及偏转角在被动打磨过程中的影响。为了满足打磨复杂零件的要求，哈尔滨工业大学郭等设计并研制了一种工作空间灵活、姿态调整灵活的复合五自由度工作机器人
迄今为止，全自动打磨机器人，很少有人对手工打磨技术进行研究。2021年，赵景慧等人提出并开发了一种手持式可充电打磨工具，可以辅助人员维护遭受金属部件腐蚀和接触面氧化发热的动力设备，打磨机器人，从而提高打磨速度。2022年，惠特莫尔(Whitmore，L)等人发明了一种精密打磨工具，用于手工打磨样品；该工具可由3D打印机制备并且可以打磨表面精度高达10微米的样品
手工打磨对人的依赖性很强，操作对象主要是小批量样品。手工打磨远远不能满足大批量、低成本工件打磨的要求，也无法避免打磨过程中的噪音、振动和划痕造成的损伤
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，自动打磨机器人，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***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。
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