丹佛斯VLT驱动器用于控制感应主轴电机，转速高达12，000 rpm。VFD能够以足够的动态响应进行速度和扭矩调节，以优化打磨过程。该驱动器甚至能够执行1/32英寸主轴定向循环。旋转位置，以便机器人可以拾取打磨加工范围所需的几个砂轮中的一个。
打磨复杂金属铸件困难的一个方面是确定零件的方向，并为机床创建一个原始位置参考。SET机器人打磨中心以的方式处理这个问题。
准备打磨的零件被夹在一个大型旋转台上，该旋转台可以像装载机/卸载机一样进行索引，使机器人可以根据尺寸一次访问2或4个零件。零件以镜像固定——这简化了机器人打磨路径的编程。工作单元中的多个零件还有助于确保高操作效率，打磨机器人，从而大限度地提高生产率。
质量和一致性
经过适当编程和优化的机器人将一致地打磨和抛光每个零件，自动打磨机器人，消除了过度打磨和底切等常见的操作员错误。这减少了报废零件的数量，并提高了您送出的零件的整体质量。
生产力和效率
像所有形式的工业自动化(包括机器人焊接)一样，机器人打磨有助于减少生产线上的周期时间。机器人可以全天候执行焊接打磨和倒角任务，并且它们能够施加更大的力，从而在打磨过程中实现更快的切割速度。
长期成本节约
虽然实施自动化的前期成本可能很高，但在生产率和一致性方面的收益有助于确保***收回成本。
铣削机器人和机械手可用于管道系统内部凹槽需要打磨和局部缺陷必须立即清除的各种情况。
根据这一框架，Yasuhiro Aoki于2019年提出将PointNet和LK算法扩展为单一可训练的递归深度***网络，为深度学习在点云配准中的应用开辟了新的探索路径.2020年，何提出了PointNet++和ICP相结合的注册方法。PointNet++可以提取多个用作注册基础的特征，智能打磨机器人，使用ICP算法计算旋转和平移。近，一些研究人员提出了智能配准的解决方案。刘等提出了一种基于深度学习的鲁棒点云配准方法称为点云深度循环网，利用基于主成分分析的平差网络快速调整两片点云之间的初始位置。Perez提出了一种刚性点云配准方法，称为点云配准学习(PREL)，它允许配准具有高位移或遮挡的点云。PREL算法不需要迭代过程，自动打磨机器人供应商，并且以非参数方式估计点分布。在高度闭塞的点集中，ICP方法显示平均均方根误差(RMSE)为98.8，其次是深度近点32.51和PREL 0.75。
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