力控制传感器也有助于机器人通过调整打磨工具的路径来完成有很多变化的物体。这些传感器确保机器人总是在正确的位置完成打磨。人类工人可能不注意他们的工作，并且偏离路线，特别是在有变化的零件上。打磨机器人的精度使每个制造的零件都具有光滑、均匀和高质量的光洁度。
打磨应用的严格和肮脏的工作导致制造商面临生产线上的高周转率问题。工人们经常因为操作重型设备和零件以及这些工作的恶劣条件而筋疲力尽。打磨机器人正在帮助制造商解决他们的周转问题，并提高工人的安全性。
二维图像信息集中在平面上，机器人打磨提供的深度信息不准确。因此，更的2.5D信息具有表示3D对象的优势，从而提高可靠识别的机会.
2008年，铸件打磨机器人，维尔马提出了一个2.5维加工特征识别系统。它用于筛选出2.5D零件特征，以确定加工方向.2009年，Siebert等人将2D SIFT算法扩展到2.5D进行应用;所提出的算法可以利用3D旋转不变性的局部特征直接进行匹配。张雨薇等人提出了一种从2.5D浅浮雕重建基本3D形状的方法，并通过法线传递和泊松表面重建来优化人脸形状.张等人构造了一个2.5D的高度场用于人像浮雕，以增像的外观，并将2.5D技术应用于人像浮雕的处理。该技术也可以应用于人像浮雕的表面打磨。
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，全自动打磨机器人，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，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
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