随着制造业向高级化、智能化持续演进，打磨机器人正从单一执行设备，逐步向具备感知、判断与优化能力的智能系统升级。在打磨这一长期依赖人工经验的关键工序中，如何通过 AI 技术实现稳定、可复制的自动化落地，成为行业普遍关注的问题。浙江新控智能机器科技有限公司围绕钣金焊缝打磨与铸件去毛刺等典型复杂场景，持续推进 AI 技术在工业打磨领域的深度应用。通过将 AI 能力系统性融入 FSG（Full Self-Grinding）全自动打磨系统，新控科技逐步构建起一条以工业工艺为关键、以系统稳定性为导向的智能打磨实现路径。

从传统自动化到智能打磨：行业需求倒逼技术升级

在实际生产环境中，打磨工序普遍面临来料一致性不足的问题。以钣金焊缝和铸件为例，不同批次工件在焊缝高度、宽度及位置偏差上往往存在明显波动，局部偏差可达到毫米级；铸件在毛刺分布、表面硬度及结构复杂度方面同样存在较大差异。这类不可避免的制造波动，使打磨过程本身呈现出高度不确定性。

随着多品种、小批量生产逐渐成为制造业常态，参数驱动型自动化方案的局限性进一步放大。一方面，频繁的换型与调参使设备利用率难以提升；另一方面，人工干预带来的不一致性也增加了质量波动与返工风险。在对表面一致性要求较高的场景中，微小的力控偏差或路径误差，都可能直接影响成品质量。

在这样的生产条件下，打磨机器人亟需从单纯执行预设指令的自动化设备，转变为能够感知工况变化、理解工艺目标并进行动态调整的智能系统。这正是 AI 技术介入工业打磨的现实背景——通过对视觉、力控等多源数据的综合分析，使系统在面对工件差异和工况波动时，依然能够维持稳定、可预期的打磨效果，为规模化、长期运行提供技术基础。

FSG 系统的设计重点：让 AI 进入打磨工艺本身

在 FSG 全自动打磨系统的研发过程中，浙江新控智能机器科技有限公司并未将 AI 简单定位为附加算法或额外功能模块，而是将其作为打磨机器人的重要能力之一，深度嵌入打磨工艺的执行与决策链路之中。通过这一设计思路，AI 不再只负责“识别”或“优化”，而是直接参与到打磨工艺判断与策略调整过程中，成为系统运行的重要组成部分。

围绕钣金焊缝打磨与铸件去毛刺等典型应用场景，浙江新控在 FSG 系统中融合了视觉识别、高精度力控、运动控制以及 CAD 离线编程等多项关键技术能力，使打磨机器人能够在加工过程中实时获取多维工艺信息。系统可持续感知工件表面形态变化、焊缝位置与宽度差异、磨削接触力波动以及加工状态反馈，为 AI 模型提供稳定、连续的决策输入。

在此基础上，AI 模型对打磨过程中的关键工艺参数进行综合判断和联动调节。例如，在焊缝高度或位置存在偏差时，系统可在既定工艺边界内对进给速度、接触压力及路径偏移进行动态调整；当材料硬度或表面状态发生变化时，AI 能够结合历史工艺数据，对打磨策略进行实时修正。这种多参数协同的智能调节机制，使打磨机器人不再局限于复现示教轨迹，而是能够围绕既定工艺目标进行连续、稳定的动态执行。

在复杂焊缝与非规则铸件场景中，FSG 系统通过亚牛级力控精度和稳定的运动控制能力，确保 AI 决策始终建立在可靠的物理反馈之上。同时，系统在实际生产中持续积累打磨过程数据，并将工艺结果反哺至 AI 模型训练体系，使打磨机器人具备“在使用中优化”的特性。这一设计明显提升了系统对工况波动和批次差异的适应能力，为打磨机器人在真实工业环境中的长期稳定运行提供了技术支撑。

工业级 AI 的落地基础：软件平台与工艺数据协同

在工业打磨场景中，AI 能否长期稳定运行，并不取决于算法本身是否先进，而取决于是否具备可靠的软件平台架构与真实、持续更新的工艺数据支撑。围绕这一关键问题，浙江新控智能机器科技有限公司以 FSG 全自动打磨软件为系统载体，构建了面向打磨机器人的工业级智能控制与工艺管理平台，使 AI 能够在复杂现场条件下持续发挥作用。FSG 全自动打磨软件不仅承担运动控制与任务调度功能，更作为 AI 能力运行的重要平台，对打磨工艺进行统一建模与管理。在该平台中，工艺参数不再是零散、孤立的设定项，而是与工件类型、材料特性、加工目标等信息形成关联关系，使 AI 在执行过程中具备明确的工艺边界和决策依据。这一软件架构，为打磨机器人在不同工况下的智能执行提供了系统级支撑。

依托多年在钣金焊缝和铸件行业的技术积累，浙江新控在实际产线中持续沉淀打磨过程数据，包括力控反馈、路径调整记录、表面处理结果等关键信息，逐步形成覆盖多材料、多结构形式的工艺参数与工艺策略数据库。AI 模型在真实生产环境中参与工艺执行，并通过结果反馈不断校正和优化，使系统具备“在使用中学习、在运行中优化”的能力，而非依赖一次性示教和静态调参。在硬件层面，FSG 打磨机器人系统配套高刚性结构与自研高精度力控装置，确保在复杂工况和长时间运行条件下，数据采集与工艺执行保持稳定一致。稳定、可信的物理反馈，使 AI 决策始终建立在真实工况基础之上，避免因数据波动导致的策略失效。这种以软件平台为基础、以工艺数据为驱动、以硬件稳定性为保障的协同设计，是工业级 AI 能够在打磨机器人领域实现落地应用的重要前提。通过软件平台、工艺数据与硬件系统的协同运行，新控科技的 FSG 全自动打磨系统正在将 AI 能力转化为可持续、可复制的工程能力，为打磨机器人在复杂制造场景中的规模化应用奠定坚实基础。

AI 驱动带来的改变：从设备交付到能力交付

在 FSG 全自动打磨系统的实际落地应用中，AI 并非以“可见功能”的形式存在，而是通过对工艺执行过程的持续参与，逐步改变了打磨机器人的交付方式和使用模式。

首先体现在生产稳定性与一致性的提升上。在传统打磨机器人应用中，不同批次工件在尺寸公差、焊缝成形、铸件缺陷等方面存在天然波动，往往需要人工反复介入调整参数。FSG 系统通过 AI 对视觉信息、接触力变化及加工状态的综合判断，使系统能够在一定范围内自动适应工况差异，对关键工艺参数进行实时微调。在实际项目中，该机制有效降低了因来料波动导致的返修率，使打磨质量在多批次连续生产中保持稳定，减少对经验型操作人员的依赖。

其次，AI 驱动明显缩短了新工件导入和产线切换周期。依托 FSG 软件平台与工艺参数库的协同，新工件在导入时不再完全从“零工艺”开始调试。系统可基于相似结构、材料与工艺特征，快速给出初始策略，并在试运行过程中通过数据反馈不断优化。在部分钣金焊缝和铸件应用场景中，新控科技的 FSG 打磨机器人将原本需要数周的调试周期压缩至数天，大幅降低了产线切换成本，提高了设备的使用效率。

更为关键的是，AI 驱动推动了工艺能力的系统化沉淀与复用。传统打磨项目中，工艺往往依赖个体工程师经验，难以标准化复制。FSG 系统通过持续采集和整理真实生产数据，将打磨经验转化为可管理、可调用的系统能力，使其能够在不同客户、不同项目中复用。这一过程，使打磨机器人逐步从“一次性的交付设备”，转变为“可持续演进的工艺平台”。

结语：以 AI 为支点，构建可持续的智能打磨体系

当工业打磨进入深度应用阶段，评价一套系统先进与否的标准，已不再局限于单点性能或短期效率提升，而在于其是否具备长期稳定运行、持续自我优化以及跨项目复制落地的能力。复杂工艺场景下的智能化，本质上是对“经验、判断与不确定性”的系统化处理能力。新控科技通过 AI 驱动的 FSG 全自动打磨系统，尝试将原本高度依赖人工经验的打磨工艺，转化为可被系统理解、执行与演进的工程能力。AI 在这一过程中并非替代工艺本身，而是作为连接感知、决策与执行的重要机制，使工艺能够在真实生产环境中被持续验证和优化。这种路径，使智能打磨不再停留在概念验证或示范应用阶段，而具备在工业现场长期运行的现实基础。

面向未来，随着制造业对质量一致性、柔性生产以及综合成本控制要求的不断提高，打磨工序正在从“辅助工序”转变为影响整线稳定性和交付能力的关键环节。以 AI 为关键驱动力、以深度工艺理解为基础的智能打磨系统，有望逐步演变为工业表面处理领域的重要基础设施，为规模化生产提供稳定、可控的工艺能力支撑。新控科技也将持续围绕工业现场的真实需求，深化 AI 技术与打磨工艺的融合，通过软件平台、数据积累与系统工程能力的持续迭代，推动智能打磨从“能用”走向“可持续可复制”，为制造企业创造长期、稳定且可积累的技术价值。