在视觉识别过程中，打磨环境复杂，适应性好、精度高的传感设备是重点突破方向。传感设备需要准确感知工件的位置和形状等信息。感知后，可以使用高精度的匹配视觉算法。迫切需要改进登记工作。

高速打磨系统需要恒定打磨接触力的反馈控制。打磨力的高精度控制对于复杂零件打磨表面的一致性非常重要。恒力机构在打磨领域的应用为打磨力的控制提供了新的研究思路。

在打磨过程中，材料的去除量直接影响打磨精度。为了获得去除材料量的估计，打磨机器人，需要离线测量来建立预测模型。目前，预测模型精度低，对环境影响严重。一个能够准确预测材料去除的模型可以在打磨材料去除过程中获得更高的效率和精度

由于打磨过程的复杂性，其部分参数无法实时准确检测，这限制了基于模型的方法在工程实现中的应用。越来越多的研究人员正在使用数据驱动的方法来预测材料去除。

早在2005年，数据驱动方法就被应用于预测材料去除。Panda D使用人工前馈神经网络预测材料去除率.Mathew，j .等人使用人工神经网络分析材料去除量，并建立参数优化模型.Wang等人提出了一种使用神经网络和遗传算法的材料去除预测算法.为了保证打磨工作的全过程检测，有必要构建一个实时监控的焊缝间隙预测系统。于是，David Jin Hong研究了一种深度学习视觉系统

在打磨过程中，磨头与工件之间的摩擦会产生大量飞溅的热碎屑。在手动打磨过程中，大量的热碎屑会阻挡工人的视线，工业打磨机器人，严重影响工件的精度。大量具有高温的热碎片会导致现场工人暴露的皮肤。大量不受控制的高热碎片会导致现场工人的视力下降；意外飞入人眼的碎片会严重损坏晶状体并导致失明.所以打磨工艺非常精密，抛光打磨机器人，严重影响工作效率。机械打磨时，高热量碎屑的飞溅会造成附近设备表面，工艺不当会导致工件表面形成切屑瘤。高热量的碎屑也容易损坏电源外层和信号线。对于智能打磨系统，高热量碎片会干扰智能传感设备获取信息的能力。因此，所获得的信息可能是不正确的，自动打磨机器人，因此不能应用。这可能导致不准确的预判断和不准确的规划策略，在较小的水平上引起尖锐的声音脉冲，或者在严重的水平上直接损坏打磨设备。

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