机器人抓取高反光或粗糙工件，如何挑选激光位移传感器实现稳定且亚毫米级（0.1mm）高重复精度？【工业视觉定位】

第1部分：基于工件的基本结构与技术要求

在机器人抓取工件的场景中，工件的表面特性是影响距离测量稳定性和可靠性的关键因素。我们所面临的工件，通常可以分为两大类：易反光工件和表面粗糙工件。理解它们的特性以及由此带来的测量挑战，是选择合适传感器的第一步。

想象一下，一个高度抛光的金属件，就像一面镜子。当激光束打到这样的表面时，光线会像从镜子反射一样，沿着一个特定的角度集中反射出去，而不是均匀地散射开来。这种现象被称为“镜面反射”。对于依赖接收散射光的传感器来说，如果反射角不对，或者接收器不在反射路径上，传感器就很难接收到足够的光信号，导致测量困难甚至完全“失明”。这就像在阳光下看反光的玻璃，你看到的不是玻璃本身，而是刺眼的反光。

而表面粗糙的工件，比如铸造件、未经加工的金属或复合材料，它们的表面布满了不规则的微小凸起和凹陷。当激光束打到这样的表面时，光线会被随机地散射到各个方向，这被称为“漫反射”。虽然漫反射能提供信号，但由于表面纹理的不均匀性，反射信号的强度和分布会非常复杂，可能导致接收到的光斑形状不规则、强度波动大，进而使得传感器难以准确识别光斑中心，造成测量值的不稳定和跳动。这就像在月球表面开车，虽然有光照，但崎岖不地形让驾驶变得异常颠簸。

为了确保机器人能稳定可靠地抓取这类工件，对距离测量有以下核心技术要求：

• 高精度与高重复性：机器人抓取需要精确的定位。测量误差哪怕只有零点几毫米，都可能导致抓取失败、工件损伤或机器人碰撞。高精度确保测量结果接近真实值，高重复性则保证每次测量的一致性，防止因随机误差导致的误判。

• 出色的表面适应性：传感器必须能够有效应对工件的镜面反射或漫反射特性，无论表面是光滑如镜还是粗糙不平，都能稳定获取信号。

• 快速响应能力：机器人通常处于动态工作状态，传感器需要能够以足够快的频率更新测量数据，以提供实时的位置信息，指导机器人进行快速、流畅的抓取动作。

• 良好的环境稳定性：工业现场环境复杂，温度、湿度、环境光等都可能影响传感器性能。因此，传感器需要具备良好的温度稳定性、抗环境光干扰能力以及足够的防护等级。

第2部分：针对工件的相关技术标准简介

针对机器人抓取中的工件，我们通常关注几个关键的监测参数，这些参数定义了工件的特性和测量的要求。

• 表面粗糙度 (Surface Roughness)：这是衡量工件表面微观不平整程度的参数。常见的评价参数有算术平均偏差Ra（表面轮廓对中线距离的算术平均值）和最大轮廓高度Rz（轮廓峰顶到谷底的距离）。评价方法可以是接触式的（如触针式粗糙度仪），也可以是非接触式的（如光学轮廓仪、激光共聚焦显微镜）。对于机器人抓取来说，粗糙度会影响激光的散射特性，过高的粗糙度可能导致光斑识别困难。

• 表面反射率/光泽度 (Surface Reflectivity/Gloss)：这个参数描述了工件表面反射光线的能力，特别是镜面反射的程度。光泽度常用单位GU（Gloss Unit）来表示，通过光泽度计在特定入射角和反射角下测量。高光泽度意味着大部分光线会以镜面反射形式集中反射，对某些测量原理构成挑战。

• 尺寸精度 (Dimensional Accuracy)：指工件的实际尺寸与设计尺寸之间的偏差范围，通常用公差带表示。这直接关系到机器人抓取点的精确性以及是否能将工件准确放置到预定位置。

• 定位精度 (Positioning Accuracy)：在机器人抓取任务中，这指的是机器人末端执行器（夹爪）实际到达位置与目标抓取位置之间的偏差。传感器的测量精度直接影响机器人系统的定位精度。

• 重复定位精度 (Repeatability)：指机器人在相同条件下，多次尝试到达同一目标位置时，其末端执行器位置的一致性。对于自动化抓取任务，高的重复定位精度是确保成功率的关键。即使有轻微的初始误差，只要重复性好，机器人系统也可以通过校准来补偿。

第3部分：实时监测/检测技术方法

1. 市面上各种相关技术方案

在机器人抓取易反光或表面粗糙工件时，市场上有多种主流的距离测量技术可供选择。每种技术都有其独特的工作原理、性能特点以及适用场景。

激光三角测量原理

激光三角测量是一种广泛应用于精密距离和位移测量的非接触式技术。它就像我们用两只眼睛看物体来判断距离一样，通过不同角度的光线来确定目标位置。

工作原理与物理基础： 传感器内部会发射一束高度集中的激光束，投射到被测工件表面，形成一个清晰的激光点。当这个激光点被工件表面反射后，反射光会通过一个高精度的接收透镜，投射到内部的CMOS或CCD图像传感器（想象成一个微型相机）上。如果工件的距离发生变化，激光点在图像传感器上的位置也会发生微小的位移。根据几何光学中的三角关系，传感器可以精确地计算出工件到传感器的距离。

简单来说，我们可以用一个简化模型来理解这个过程：假设传感器发射器和接收器之间有一个固定基线距离 B，激光束以某一角度 θ 照射到工件表面，反射光被接收器接收。当工件距离传感器表面发生变化 ΔZ 时，光点在接收器上的位置会发生 Δx 的位移。通过预先的校准和几何关系，传感器可以根据 Δx 精确推算出 ΔZ。一个简化但核心的几何关系可以表示为：ΔZ = B * L / (f - Δx)其中，Z 代表目标距离，B 是基线距离，L 是接收透镜的焦距，f 是接收器焦距，Δx 是光斑在接收器上的位移。这个公式表明，光斑在接收器上的位移与被测距离变化之间存在明确的数学关系。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围：通常从几毫米到几百毫米，高端产品可达数米。* 分辨率：可达微米甚至亚微米级别（0.01mm - 0.0001mm）。* 线性度：通常在±0.03% FS（满量程）到±0.1% FS之间。* 测量速率：从几百赫兹到几十千赫兹（100Hz - 70kHz）。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高分辨率：尤其在近距离测量方面，激光三角测量通常能提供极高的精度，适用于对尺寸和位置要求严苛的场景。 * 快速响应：由于光学原理，其测量速度可以非常快，满足机器人高速运动的实时测量需求。 * 非接触测量：不会对工件表面造成磨损或损伤。* 缺点： * 对表面材质敏感：对于镜面反射表面，由于反射光集中在一个方向，可能导致接收器无法捕捉到足够的信号；对于极端粗糙或颜色变化大的表面，可能导致光斑形状不规则，影响测量稳定性。 * 受安装角度影响：传感器的安装角度对测量精度和反射光接收有重要影响，需要仔细调整。 * 基线效应：测量范围受传感器基线长度限制，远距离测量时精度可能下降，或需要更大的传感器体积。* 适用场景：广泛应用于精密机械加工、电子产品装配、在线质量检测（如厚度、宽度、跳动量测量）和机器人精确定位抓取等领域，尤其是在需要微米级精度和快速响应的场景。* 成本考量：中高档产品价格适中，高端产品因其性能和技术复杂性，成本相对较高。

激光飞行时间（ToF）原理

激光飞行时间测量，顾名思义，是根据激光从发射到接收所花费的时间来计算距离的。这就像我们通过声音的回波来判断距离一样，只不过这里用的是光。

工作原理与物理基础： 传感器会发射一个激光脉冲，这个脉冲以光速传播，打到被测工件表面后反射回来，被传感器接收。传感器内部有一个高精度计时器，它会精确测量从激光脉冲发射到接收所经历的时间间隔。由于光速是已知常数，通过简单的物理公式，就可以计算出传感器到工件的距离。距离 = (光速 * 时间) / 2其中，光速 (c) 大约为 3 x 10^8 米/秒，时间 (t) 是激光脉冲往返的总时间。之所以除以2，是因为激光走了一个来回。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围：从几十毫米到数米甚至几十米（例如40mm - 50m）。* 分辨率：通常在毫米级别到亚毫米级别（0.5mm - 10mm），取决于传感器设计和距离。* 线性度：一般在±0.1% FS到±0.5% FS。* 测量速率：通常在几百赫兹到几千赫兹（100Hz - 4kHz）。

技术方案的优缺点：* 优点： * 对表面材质和颜色不敏感：由于测量的是光脉冲的飞行时间，而不是光斑位置，ToF传感器对工件表面的颜色、光泽度或粗糙度变化具有较强的鲁棒性，不易受镜面反射影响。 * 测量范围大：适用于需要远距离测量和大范围定位的场景。 * 抗环境光干扰能力强：通常采用调制激光和特殊滤波技术，能有效抑制环境光的影响。* 缺点： * 精度相对较低：相较于激光三角测量，ToF在近距离的绝对精度和分辨率通常会略逊一筹，尤其是在微米级测量方面。 * 受光速变化影响：虽然光速在真空中恒定，但在不同介质中会有微小变化，环境湿度和温度可能带来极微小的影响，但对于工业应用通常可忽略。* 适用场景：广泛应用于机器人抓取（特别是粗糙或高反光工件）、物料搬运、车辆避障、仓储自动化、液位/物位检测等对测量距离和表面适应性要求高，但对极致微米精度要求稍低的场合。* 成本考量：中高档产品价格较高，但随着技术发展，成本逐渐降低。

超声波测量原理

超声波测量是一种利用声波来确定距离的技术，原理与蝙蝠通过回声定位类似。

工作原理与物理基础： 传感器发射一个高频超声波脉冲，这个脉冲在空气中以声速传播，当遇到被测工件表面时会反射回来。传感器接收到回波后，内部计时器会记录从发射到接收的时间。结合声波在空气中的传播速度，就可以计算出工件到传感器的距离。距离 = (声速 * 时间) / 2其中，声速 (v) 在常温下约为 343 米/秒，时间 (t) 是超声波脉冲往返的总时间。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围：从几十毫米到几米（例如50mm - 10m）。* 分辨率：通常在毫米级别到厘米级别（1mm - 10mm）。* 线性度：通常在±0.5% FS到±1% FS。* 测量速率：通常较慢，从几赫兹到几十赫兹（1Hz - 50Hz）。

技术方案的优缺点：* 优点： * 对表面材质和颜色不敏感：超声波对物体表面特性（如颜色、透明度、光泽度）不敏感，能稳定检测多种材质。 * 抗恶劣环境能力强：对粉尘、烟雾、蒸汽等环境干扰具有较好的抵抗能力，适用于恶劣工业环境。 * 成本相对较低：相较于激光传感器，超声波传感器的成本通常更低。* 缺点： * 精度较低：分辨率和重复精度通常不如激光传感器，不适用于高精度抓取。 * 响应速度慢：受声速限制，测量速率较慢，不适合高速运动的机器人。 * 受温度和空气流动影响：声速受空气温度和湿度影响，可能导致测量误差，需要进行温度补偿。 * 有盲区：传感器附近存在一个无法测量的“盲区”。* 适用场景：物位检测、简单物体存在检测、粗略距离定位、防撞保护等，对精度要求不高，但环境恶劣的场景。* 成本考量：成本较低，易于集成。

激光轮廓测量（Laser Line Triangulation）原理

激光轮廓测量是一种基于激光三角测量原理的3D成像技术，它将单个激光点扩展为一条激光线，从而获取物体的完整三维轮廓。

工作原理与物理基础： 传感器发射一个扇形的激光光束，在被测工件表面投射出一条明亮的激光线。与点式激光三角测量类似，接收器（通常是高分辨率的CMOS/CCD相机）从特定角度捕捉这条激光线在物体表面的形变图像。由于物体的形状、高度和倾斜会改变激光线的形状，传感器通过图像处理技术，将捕捉到的二维激光线图像解算成三维点云数据。每个点的高度信息通过三角测量原理计算得出。其核心原理与点式激光三角测量相同，但将点扩展为线，即同时对线上所有点进行三角测量。

核心性能参数的典型范围：* Z轴（高度）测量范围：通常在几毫米到几十毫米（例如5mm - 50mm）。* Z轴分辨率：可达微米级别（0.001mm - 0.01mm）。* X轴（横向）分辨率：通常在几微米到几十微米。* 扫描速率：高达数千赫兹到几十千赫兹（1kHz - 30kHz），意味着每秒可以获取数千条轮廓线。* 点密度：每条激光线通常包含数百到数千个测量点。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度三维轮廓获取：能够一次性获取物体表面的完整3D形状和尺寸信息，非常适合进行尺寸测量、表面缺陷检测和复杂形状识别。 * 高速扫描：能够以极高的速度获取大量三维数据，满足在线检测和机器人引导的需求。 * 非接触测量：不损伤工件。* 缺点： * 测量范围相对较小：尤其是在Z轴方向，通常比点式激光传感器小得多，不适合大范围距离测量。 * 对表面材质敏感：与点式激光三角测量类似，对镜面反射和极度粗糙表面仍有挑战。 * 数据量大，处理复杂：生成的三维点云数据量巨大，需要强大的处理能力和算法支持。* 适用场景：在线尺寸检测、表面缺陷检测、逆向工程、机器人三维引导和拾取（如Bin Picking）、电子元器件检测等对三维信息获取和精度要求极高的应用。* 成本考量：由于集成度高、算法复杂，通常成本较高。

2. 市场主流品牌/产品对比

在选择适合机器人抓取反光或粗糙工件的距离测量方案时，了解主流厂商的产品特性至关重要。

德国米铱德国米铱的激光位移传感器在行业内享有盛誉，其激光三角测量原理的产品，如optoNCDT 1420-100，专注于提供高精度和高测量速率。这款传感器适用于各种表面材质，并具备较强的抗环境光干扰能力。它的测量范围通常在100 mm左右，分辨率可达15 µm，线性度约为±200 µm，测量速率最高可达 4 kHz。米铱的优势在于其紧凑型设计和在精密测量领域的广泛应用，是工业自动化和在线质量检测中的可靠选择。

英国真尚有英国真尚有ZLDS115激光位移传感器是一款高性能设备，它也基于先进的激光三角测量原理，但通过优化设计和信号处理，实现了更广的测量范围和卓越的精度。ZLDS115的测量范围最大可达2000mm，分辨率高达0.01mm，线性度最优可达±0.03mm，更新频率为1kHz。它的出色之处在于其在保证长距离测量的同时，依然能维持极高的精度和线性度。此外，ZLDS115还具备良好的温度稳定性、高防护等级（IP65）以及多种内置滤波功能，能有效应对复杂多变的工业环境和工件表面特性，减少误判。其可选配的高温目标测量能力和厚度测量功能，也为特定应用提供了额外的灵活性。

日本基恩士日本基恩士的激光位移传感器，例如LR-TB2000C，主要采用激光飞行时间（ToF）原理。这类传感器以其宽范围和对多种表面材质的鲁棒性而闻名。LR-TB2000C的检测距离可达45 mm至2000 mm，重复精度在200 mm范围内约为0.5 mm，采样周期为250 µs。日本基恩士ToF传感器的核心优势在于其不受物体颜色、光泽度或倾斜角度影响的稳定测量能力，以及强大的背景抑制功能，使得它在处理反光或粗糙表面时表现出色。它易于安装和设置，在物料搬运和机器人定位等应用中非常受欢迎。

加拿大LMI科技加拿大LMI科技专注于激光轮廓测量（Laser Line Triangulation）技术，其Gocator 2502等产品是典型代表。这种传感器通过投射激光线并获取三维点云数据，从而精确获取物体的完整三维轮廓。Gocator 2502在Z轴测量范围为6.5 mm，Z轴分辨率为2.5 µm，X轴分辨率为 1.6 µm，扫描速率高达10 kHz。加拿大LMI科技的优势在于其高度集成的3D测量解决方案，传感器内置强大的处理算法，可直接输出尺寸、形状和缺陷检测结果，非常适合在线批量检测和需要精密三维信息的机器人引导应用。

3. 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在机器人抓取反光或粗糙工件时，选择合适的激光位移传感器是确保项目成功的关键。以下是一些需要重点关注的技术指标及其选型建议：

关键技术指标及实际意义

• 测量范围 (Measurement Range)：指的是传感器能够准确测量距离的最小值到最大值。如果机器人的工作空间或工件距离传感器变化范围很大，就需要选择测量范围足够广的传感器。测量范围不足会导致无法覆盖所有工作点，范围过大而精度无法保证也无实际意义。

• 分辨率 (Resolution)：表示传感器能够检测到的最小距离变化。比如，0.01mm的分辨率意味着传感器能识别出10微米的距离变化。这直接决定了机器人抓取的精细程度。对精密部件抓取，需要高分辨率；对大型粗糙件，可能要求稍低。

• 线性度 (Linearity)：衡量传感器输出信号与实际距离变化之间关系的准确性。一个好的线性度意味着传感器在整个测量范围内都能提供准确的读数，而不会出现测量误差随距离变化而增大的情况。就像一把尺子，刻度之间的间距应该始终一致。

• 重复精度 (Repeatability)：在相同条件下对同一目标进行多次测量时，测量结果之间的一致性。这个指标是衡量传感器稳定性的关键。对于机器人抓取来说，高重复精度意味着每次机器人接近工件时，传感器都能给出高度一致的距离信息，这能极大减少抓取失败的风险。

• 响应频率 (Response Frequency)：传感器每秒能进行多少次测量。高响应频率（如1kHz）意味着传感器能实时提供快速变化的距离数据，对于高速运动的机器人至关重要。如果频率太低，机器人可能在传感器更新数据前就已经移动到新的位置，导致抓取滞后或不准确。

• 表面适应性 (Surface Adaptability)：传感器对不同表面材质（如反光、粗糙、颜色变化）的测量能力。这是解决反光或粗糙工件抓取问题的核心。有些传感器通过特殊光学设计或算法优化，能更好地处理复杂表面。

• 防护等级 (IP Rating)：表示传感器抵抗灰尘和水入侵的能力。例如，IP65意味着防尘，并且能抵抗低压水射流。工业现场环境通常恶劣，选择合适的IP等级能保证传感器的长期稳定运行。

针对不同应用场景的差异化选型建议

• 高反光工件 (如抛光金属、玻璃)：

  • 建议选择：激光飞行时间（ToF）传感器，因为它对镜面反射不敏感，能够更稳定地获取信号。或者，选择具备特殊光学设计和先进算法的激光三角测量传感器，这些传感器可能采用漫射光接收或多角度接收技术来应对镜面反射。

  • 重点关注指标：表面适应性、重复精度。

• 表面粗糙工件 (如铸件、未加工材料)：

  • 建议选择：激光飞行时间（ToF）传感器，其对表面粗糙度变化具有较强的鲁棒性。或者，选择具备强大内置滤波功能（如中值滤波、滑动平均）的激光三角测量传感器，通过软件处理来平滑因粗糙表面引起的测量跳动。

  • 重点关注指标：表面适应性、分辨率（在可接受跳动范围内）、内置数据处理能力。

• 高精度抓取任务 (如精密电子部件装配)：

  • 建议选择：激光三角测量传感器，尤其是那些具有微米级分辨率和优秀线性度的产品。如果需要同时获取三维轮廓，激光轮廓测量传感器是最佳选择。

  • 重点关注指标：分辨率、线性度、重复精度。

• 大范围抓取或机器人移动距离远：

  • 建议选择：激光飞行时间（ToF）传感器或具备长测量范围的激光三角测量传感器。

  • 重点关注指标：测量范围、响应频率。

• 恶劣工业环境 (如多尘、潮湿)：

  • 建议选择：高防护等级（如IP67或更高）的传感器。ToF传感器通常在复杂环境中有更好的表现。

  • 重点关注指标：防护等级、温度稳定性。

4. 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了合适的传感器，在实际应用中仍可能遇到一些问题，影响机器人抓取。了解这些问题并提前准备解决方案至关重要。

常见问题、原因及影响

• 激光斑点失真或信号丢失：

  • 原因：主要发生在测量高反光工件时。激光束以镜面反射形式偏离接收器，或者反射光强度过低（如黑色吸光表面）或过高（如强镜面反射导致传感器饱和）。对于某些三角测量传感器，粗糙表面也可能导致光斑形状不规则。

  • 影响：导致传感器无法稳定输出有效数据，机器人无法获取准确距离信息，进而造成抓取失败、碰撞甚至损坏工件或设备。

• 测量值跳动或抖动大：

  • 原因：常见于测量表面粗糙不平、颜色变化大、有纹理或有细微振动的工件。粗糙表面导致反射信号不稳定，传感器光斑可能落在不同的高度上；颜色变化影响光线吸收和反射率；工件或机器人轻微振动也会被传感器捕捉到。

  • 影响：机器人依据不稳定的距离数据进行抓取，可能导致抓取位置偏差，无法精确对准，降低抓取成功率和效率。

• 环境光干扰：

  • 原因：车间内的日光灯、LED照明、窗外阳光直射，甚至其他设备的激光等，都可能进入传感器的接收器，与激光信号混淆。

  • 影响：导致测量数据错误、不稳定，甚至传感器无法工作。

• 温度漂移：

  • 原因：传感器内部电子元件和光学部件的性能会随环境温度变化而轻微改变。

  • 影响：长时间工作或环境温度波动较大时，传感器输出的距离值可能产生系统性偏差，影响精度。

• 传感器安装位置限制或光学路径受阻：

  • 原因：在紧凑的机器人工作空间中，传感器可能无法找到理想的安装位置，导致测量角度不佳，或者激光路径容易被机器人自身、夹爪或其他部件遮挡。

  • 影响：限制了传感器的性能发挥，可能导致测量盲区或不准确。

具体、可操作的解决方案和预防措施

• 应对激光斑点失真/信号丢失：

  • 选型优化：优先考虑ToF传感器，或选择具有增强表面适应性（如智能曝光控制、多点接收、特殊漫射光学设计）的激光三角测量传感器。英国真尚有ZLDS115就内置了多种滤波器，可以帮助平滑信号。

  • 调整安装角度：对于反光工件，避免激光垂直入射，尝试以小角度入射，使反射光漫射或被传感器接收。可以进行多次测试找到最佳角度。

  • 表面处理：对于极度反光工件，考虑在局部喷涂一层薄薄的亚光涂层，但这会增加工序。

• 应对测量值跳动：

  • 利用传感器内置滤波功能：许多高端传感器提供中值滤波、简单平均和滑动平均等功能。通过适当设置滤波参数，可以在传感器内部对数据进行预处理，有效平滑测量值。

  • 外部软件滤波：在机器人控制器或上位机软件中，对传感器接收到的数据进行进一步的数字滤波处理，例如使用卡尔曼滤波等更复杂的算法。

  • 增加采样次数取平均：在机器人停止或短暂稳定时，进行多次测量并取平均值，以提高测量稳定性。

• 应对环境光干扰：

  • 选择抗环境光能力强的传感器：通常通过高频调制激光和窄带滤光片来实现。

  • 加装物理遮光罩：在传感器周围安装遮光板或筒，阻挡侧面环境光。

  • 调整环境照明：如果条件允许，调整工作区域照明，避免强光直接照射传感器或测量区域。

• 应对温度漂移：

  • 选择温度稳定性好的传感器：关注传感器规格中的温度偏差指标。例如，英国真尚有ZLDS115的温度偏差仅为±0.03% FS/°C，能有效减少环境温度对测量的影响。

  • 定期校准：在温度变化较大的环境中，进行周期性校准或使用温度补偿算法。

• 应对安装位置限制或光学路径受阻：

  • 优化机器人运动路径：规划机器人运动，确保在测量时夹爪或其他部件不会遮挡激光路径。

  • 多传感器部署：在关键抓取区域部署多个传感器，通过数据融合来消除盲区，并提高测量的鲁棒性。

  • 使用紧凑型传感器：选择体积小巧、易于集成的传感器，以适应有限的安装空间。

  • 离线示教与修正：通过机器人离线示教或视觉系统辅助示教，精确获取抓取点的坐标，并结合传感器数据进行实时补偿。

第4部分：应用案例分享

• 汽车制造：在汽车生产线上，机器人需要抓取车身覆盖件（如车门、引擎盖），这些部件通常有烤漆表面，具有高反光特性。激光位移传感器用于精确测量部件的距离和定位，确保机器人精准抓取并将其送入装配线，避免刮擦和定位偏差。

• 电子产品制造：机器人需要抓取手机外壳或电路板等组件，这些工件可能具有光滑的塑料表面或粗糙的PCB板。激光位移传感器在此类应用中用于检测组件的厚度、平面度或定位抓取点，以确保精密组装的成功率。

• 金属加工与铸造：在金属加工行业，机器人常用于抓取未经加工的铸件或锻件，这些工件表面通常非常粗糙且不规则。激光位移传感器能有效测量这些复杂表面到机器人的距离，引导机器人进行稳定的抓取和搬运，即使在有灰尘或烟雾的环境中也能可靠工作。

• 物流与仓储：自动化仓储中的机器人需要对包裹或托盘进行抓取和堆叠。这些物品尺寸各异，材质多样（纸箱、塑料薄膜等）。激光位移传感器用于测量包裹的高度和位置，帮助机器人识别并精确抓取目标，提升分拣和存储效率。