這些工業(yè)機器人能夠承受高水平的灰塵、顆粒和碎片而不會失效。人類工人在完成打磨工作時冒著安全風險，因為吸入***化學物質或接觸其他碎片會導致短期和長期的健康影響。工人受傷會導致生產延遲，從而增加成本和時間。與工人不同，機器人可以晝夜不停地工作，不需要休息，也沒有受傷的風險。打磨機器人進一步減少周期時間每分鐘能夠移除幾立方毫米的材料，這一速度比人類工人快得多。

打磨機器人為制造商的生產線提供了更大的靈活性。這些機器人不僅能夠完成打磨應用，柔性打磨機器人，還能夠完成其他應用，如材料搬運。事實上，隨著刀具更換器像機器人一樣的機器人安川MH-50可以表演物料輸送和拋光應用，例如打磨，都在同一個工作單元內進行。這為公司節(jié)省了勞動力成本，因為同一個機器人可以執(zhí)行與多個應用程序相關的工作。

在切割工具必須向工件移動的情況下，沒有足夠的或者沒有很多實用的解決方案。SUHNER機器人機床計劃正在彌補這一差距。一種選擇是將工件帶向標準的固定式SUHNER加工裝置。今天，SUHNER提供了通過機器人來調整和引導工具的可能性。

作為自動化過程、加工設備、手持電動工具和磨料的，SUHNER通過可直接安裝在機器人手臂上的特殊工具擴大了其產品范圍。由于快速更換工具適應系統(tǒng)，許多功能強大的機床可以直接連接到機器人，全自動打磨機器人，為連續(xù)的工業(yè)應用做好準備。

應用范圍非常廣泛。從車輛制造到去毛刺操作，從不銹鋼加工到鉆孔和攻絲操作，涵蓋了制造的所有領域和所有類型的操作。對于表面處理和修整應用，自動打磨機器人，SUHNER Machining可以受益于其廣受歡迎的SUHNER磨料產品計劃的長期和廣泛的經驗。

為了獲得實際的材料去除量，打磨機器人，主要的方法是采用離線或在線測量，建立數(shù)學預測模型。近年來，研究人員利用圖像視覺對材料去除的估計進行了大量的研究。Joshi等人使用機器視覺方法來獲取和識別拋光表面上的表面圖像的紋理特征，并使用基于機器視覺參數(shù)的回歸模型來評估表面粗糙度.王等采用二維卷積***網絡學習算法對材料去除方法進行監(jiān)控，從視覺信號中提取顏色、紋理、形狀等特征。這些特征構成二維特征矩陣作為輸入參數(shù)，砂帶打磨過程中的材料去除率作為輸出參數(shù)。該方法可用于預測不同砂帶規(guī)格和不同打磨參數(shù)的材料去除率，適用于典型工況下材料去除率的回歸預測。

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