为了弥补传统打磨方法的不足，提高铸件的打磨效率和精度，机器人打磨机，研究人员在判断和预测方面结合了智能传感装置和人工智能算法。主要成果包括基于图像视觉的打磨方法、激光传感、数据驱动的打磨预测、2.5D局部特征信息、设计模型与3D点云的比较等。

手工打磨可以根据实际情况，其中一道工序完成后需要进行观察和测量，实时对比图纸和尺寸后调整后续打磨策略。随着机器视觉的广泛应用，可以实现仿人打磨策略的实时反馈和智能规划。在人工智能技术的支持下，智能打磨机器人，视觉传感器在广泛的智能应用中得到了应用，对促进打磨过程的改进起到了积极的作用.视觉传感器具有非接触检测、精度高、重复性强、速度快、稳定性好、成本低等优点

在石器时代，石磨主要用来制作各种刀、石斧和其他工具。在青铜时代，中国作为早采用铜冶炼的国家，掌握了先进的铸造后处理技术。锉刀用于弥补铸造缺陷，使铸件表面光滑，并使和工具更加锋利和抛光.进入铁器时代后，出现了旋转式磨具，为后续的机械打磨提供了参考。随着铁器和旋转工具的出现，以及蒸汽机出现后次工业革命的到来，制造材料主要是铸铁。虽然铸造产品发生了变化，但打磨方法仍然采用手工打磨。西门子在1866年开发了发电机，为机械打磨提供了技术支持。1914年，美国3M公司开发的砂纸产生了一种用于铸件后处理的新打磨工具。发展随后进入铸件后处理中人工与机械打磨相结合的时期，一直延续至今。

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神经网络，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，抛光打磨机器人，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，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，打磨机器人，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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