面对复杂工件表面和高节拍需求，如何为机器人引导挑选精度达到5微米的非接触式测量传感器？【工业自动化、在线检测】

1. 目标物体表面的基本结构与技术要求

在机器人引导测量中，我们的"被测物"通常是指机器人需要定位、识别或操作的目标物体表面。这些表面可能形态各异，从平整光滑的金属板、粗糙的铸件，到复杂的三维曲面，例如汽车零部件、电子元件或医疗器械等。

这类应用对测量设备提出了极高的技术要求，可以形象地理解为：

想象一下，机器人就像一个外科医生，需要在一场精密手术中找到并精准操作某个微小的病灶。如果这个“病灶”（目标物体表面）的位置、形状甚至微小瑕疵都无法被清晰、快速地“看到”，那么机器人的操作就无从谈起，更别提微米级的精度了。

因此，对目标物体表面的测量，需要满足以下核心技术要求：

• 高精度与分辨率： 为了实现微米级的机器人引导，传感器必须能够分辨出目标表面上极其微小的几何变化，例如0.01毫米甚至更小的位移或高度差异。这意味着传感器不仅要有“火眼金睛”，能看到细微之处，还要能准确报告这些细微之处的“坐标”。

• 高节拍与快速响应： 机器人生产线往往要求高速运行，传感器必须能以极高的频率（例如每秒数百甚至数千次）完成测量，并迅速将数据传输给机器人控制器，确保机器人能够实时调整姿态或路径，跟上生产节拍。这就像在高速行驶的列车上，要瞬间完成精确的路线修正。

• 表面适应性： 目标物体表面可能颜色深浅不一、光泽度各异（从镜面到哑光）、材质不同（金属、塑料、复合材料），甚至有油污、粉尘。优秀的传感器应该能够应对这些多样化的表面特性，稳定地获取有效数据，避免因表面特性变化而导致测量失败或精度下降。

• 环境鲁棒性： 工业现场环境复杂，可能存在振动、温度波动、粉尘、水汽或电磁干扰。传感器需要具备高防护等级和良好的温度稳定性，确保在恶劣工况下依然能可靠工作，就像一个在风雨中也能坚守岗位的哨兵。

• 数据接口与集成性： 传感器需要能方便地与机器人控制器、PLC或其他上位机系统进行数据通信，提供标准化的数字或模拟输出，确保测量数据能够无缝地融入到整个自动化流程中。

2. 针对目标物体表面的相关技术标准简介

在工业领域，对目标物体表面进行测量和评估，需要参照一系列标准来规范监测参数的定义和评价方法。这些标准旨在确保测量的准确性、可比性和一致性。

• 位移/距离测量： 主要关注目标表面相对于一个参考点的直线距离。

  • 定义： 目标点到传感器基准面的空间距离。

  • 评价方法： 通常通过传感器输出的模拟电压/电流或数字信号直接表示距离值，并通过校准曲线确保其准确性。

• 尺寸测量： 测量目标物体的长度、宽度、高度、直径等几何尺寸。

  • 定义： 目标物体各特征点或特征面之间的距离。

  • 评价方法： 可以是单点位移的组合测量（例如测量两个相对表面的距离差来确定厚度），也可以是多点扫描后进行几何拟合计算。

• 轮廓测量： 获取目标物体截面的形状信息，即沿某一路径的高度变化。

  • 定义： 目标表面沿特定方向上的二维几何曲线。

  • 评价方法： 传感器以高密度获取沿一条线的离散点的高度值，通过这些点的集合来重建物体截面轮廓。

• 平面度测量： 评估目标表面的平整程度，即表面各点偏离理想平面的程度。

  • 定义： 目标表面上最高点和最低点到其理想平面的最大距离。

  • 评价方法： 通过扫描整个表面获取多点高度数据，然后拟合一个最佳平面，计算各点到该平面的偏差。

• 表面粗糙度测量： 评估目标表面微观不平整的程度。

  • 定义： 表面微观几何特征的高度和分布，如Ra（算术平均偏差）、Rz（最大轮廓高度）等参数。

  • 评价方法： 采用高分辨率传感器沿表面扫描，获取高密度的微观轮廓数据，然后通过统计学方法计算粗糙度参数。

• 位置/姿态测量： 确定目标物体在三维空间中的精确位置和方向。

  • 定义： 目标物体相对于一个参考坐标系的三维坐标和旋转角度。

  • 评价方法： 通常需要多个传感器或一个能够获取3D点云的传感器，通过点云配准、特征提取等算法计算出目标物体的位置和姿态。

3. 实时监测/检测技术方法

选择合适的测量技术是实现机器人高精度、高节拍引导的关键。市面上有多种成熟的非接触式和接触式测量技术，各有其优势和适用场景。

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 激光三角测量原理 (Laser Triangulation)

工作原理与物理基础： 激光三角测量是最常见的非接触式位移测量技术之一。它的核心思想是利用简单的几何三角关系来计算距离。想象一下，你用手电筒笔直地照向一面墙，如果墙面离你远近不同，你从侧面看过去，光斑在你的视野里就会“移动”。通过精确测量这个光斑在特定接收器上的移动位置，就可以反推出墙面与手电筒的距离。

具体到传感器，它内部包含一个激光发射器和一个图像接收器（例如CMOS或CCD阵列）。激光器向被测物体表面发射一束窄小的激光点。当激光点照射到物体表面时，它会漫反射，部分反射光线被图像接收器从一个特定的角度捕捉到。

如果被测物体与传感器之间的距离发生变化，反射光斑在接收器上的成像位置也会随之改变。接收器会精确地记录这个光斑的位置。由于传感器内部的激光发射器、接收透镜和接收器之间的相对位置是固定且已知的，形成了一个固定的几何三角形。通过这个三角形的几何关系，我们就可以根据光斑在接收器上的位置，精确计算出被测物体到传感器的距离。

其物理基础是光的直线传播和三角学原理。假设激光发射器与接收器中心之间的基线距离为B，接收透镜的焦距为f，激光束与基线成theta角，反射光斑在接收器上偏离中心的位置为delta_x，那么被测距离Z可以由以下简化公式（适用于特定几何配置）推导：

Z = (B * f) / (delta_x + f * tan(theta))

其中，delta_x是接收器上光斑位置相对于某一参考点的偏移量，它直接反映了物体距离的变化。

核心性能参数的典型范围： * 精度与分辨率： 激光三角测量具有较高的精度和分辨率，高端系统的测量精度可以达到微米级别。 * 响应时间： 极快，更新频率可达1kHz到数10kHz，能实现实时测量。 * 测量范围： 从几毫米到数千毫米不等，根据传感器型号和光学设计而异。

技术方案的优缺点： * 优点： * 高精度、高速度： 能实现微米级精度和千赫兹级的测量速率，非常适合需要快速实时反馈的机器人引导应用。 * 非接触式： 不会损伤被测物体表面，对易损或高温物体尤其适用。 * 结构紧凑： 传感器体积相对较小，便于集成到机器人末端执行器上。 * 成本效益： 相较于一些更复杂的3D扫描系统，单点激光位移传感器通常更具成本优势。 * 缺点： * 表面敏感性： 测量结果容易受被测物体表面颜色、光泽度（如镜面反射或强吸收）、粗糙度等特性影响。例如，深色吸光表面或镜面反光可能导致测量不稳定或无法测量。 * 单点测量： 每次只能测量一个点，如果需要获取物体轮廓或三维形状，需要通过扫描运动来实现。 * 环境光干扰： 强烈的环境光可能对测量精度产生一定影响，需要采用滤波或蓝光激光等技术来减轻。

3.1.2 激光轮廓测量 (Laser Line Profiling/Scanning)

工作原理与物理基础： 激光轮廓测量可以看作是单点激光三角测量的一种“升级版”或“并行版”。它不再发射单个激光点，而是投射一束激光线到被测物体表面上。想象一下，你用一把激光尺，不是量一个点，而是瞬间画出一条线，并且这条线上每一个点的高度都能被同时测出来。

传感器内部的激光器会投射出一条激光线（通常是直线或曲线），这条激光线在物体表面上形成一个可见的轮廓。与单点传感器类似，一个2D图像传感器（如CCD或CMOS线阵相机）从一个特定角度捕捉这条被物体表面高度变化而“弯曲”的激光线图像。

图像传感器上的每一个像素点都对应着激光线在物体表面上的一个微小区域。通过对图像传感器上每一点的激光线位置进行分析（同样基于三角测量原理），传感器可以同时计算出激光线在物体表面上所有点的Z轴高度信息。这样，一次测量就能获得物体的一个二维截面轮廓数据（X-Z坐标）。如果配合机器人或工件的相对移动，就能快速构建出物体的完整三维点云。

核心性能参数的典型范围： * 采样速度： 极快，每秒可获取数千到数万个轮廓（例如64 kHz），每个轮廓包含数百到数千个点。 * 精度： Z轴（高度）重复精度可达亚微米到数微米级（如0.5微米 - 5微米）。 * 测量范围： 轮廓线长度从几毫米到数米，Z轴测量范围从几毫米到数百毫米。

技术方案的优缺点： * 优点： * 高速轮廓获取： 能够以极高的速度获取物体截面轮廓，非常适合流水线上的在线检测和尺寸测量。 * 高密度数据： 一次测量即可获得大量数据点，比单点测量更高效地描述物体形状。 * 适用性广： 能够应对多种表面材质，蓝光激光技术进一步增强了对不同颜色和光泽度的适应性。 * 三维重建潜力： 通过扫描运动，可以快速构建出完整的三维形貌数据。 * 缺点： * 扫描需求： 要获得完整的三维信息，仍然需要传感器或被测物进行相对运动。 * 成本较高： 相较于单点位移传感器，激光轮廓传感器的成本通常更高。 * 表面敏感性： 尽管比单点传感器有所改善，但在极端表面条件下（如镜面、透明体）仍可能存在挑战。

3.1.3 结构光三维扫描 (Structured Light 3D Scanning)

工作原理与物理基础： 结构光三维扫描是一种实现全场三维测量的非接触式技术。想象一下，你不是用手电筒照亮一个点或一条线，而是用一个幻灯机，向物体表面投射各种已知的图案（比如条纹、棋盘格）。这些图案在平整的表面上看起来是规则的，但如果投射到有起伏的物体表面，就会像被“拉伸”或“弯曲”了一样。

结构光传感器通常包含一个图案投影仪和一个或多个高分辨率相机。投影仪将一系列编码的二维光栅图案（如正弦条纹、随机点阵、灰度编码图案）投射到被测物体表面。这些图案在物体表面上的三维形貌作用下会发生形变。

相机从一个或多个不同角度捕捉这些变形后的图案图像。由于相机和投影仪的几何位置是精确校准的，并且投射的图案是已知的，通过分析图像中图案的变形程度，利用三角测量原理，可以精确计算出物体表面上每一个点的三维坐标。最终，生成一个高密度的三维点云数据，完整地重建物体的三维形状。蓝光技术常被用于减少环境光干扰，提高测量精度。

核心性能参数的典型范围： * 精度： 点距精度通常在几十微米级别（如0.01mm - 0.03mm）。 * 测量速度： 快，单次扫描时间通常为秒级（几秒到几十秒），可快速获取全场数据。 * 数据密度： 极高，一次扫描可获取数百万到上千万个点。

技术方案的优缺点： * 优点： * 全场三维测量： 一次测量即可获取物体整个表面的高密度三维数据，无需移动即可获得完整形状。 * 高分辨率、高精度： 能够对复杂几何形状和自由曲面进行高精度的细节捕捉。 * 数据直观： 生成的三维点云数据便于进行尺寸分析、缺陷检测、逆向工程等。 * 缺点： * 环境光敏感： 易受环境光干扰，通常需要在相对稳定的光照条件下进行。 * 动态测量受限： 通常要求被测物体在测量期间保持静止，不适合高速运动物体的连续在线测量。 * 遮挡问题： 单个视角的扫描可能存在遮挡区域，需要多角度扫描或旋转平台来获取完整数据。 * 成本较高： 系统通常比较复杂，成本相对较高。

3.1.4 接触式触发测量 (Contact Trigger Probing)

工作原理与物理基础： 接触式触发测量，顾名思义，是通过物理接触来获取测量点坐标。想象一下，你用一根非常细的、带有微型开关的探针去轻轻触碰一件精密的零件。一旦探针碰到零件表面，它就立刻发出一个信号，同时，高精度机械臂会记录下探针此刻所在的空间位置。

传感器内部（即测头）含有一个带有探针的测量机构，当测针接触到工件表面并发生微小偏转时，测头内部的超小型压电传感器或应变片会立即检测到这种偏转，并生成一个精确的触发信号。这个信号通过有线或无线（如无线电）方式传输给测量系统或机器人控制器。机器人或测量设备会记录触发时刻测头的精确三维坐标。通过移动测头，逐点采集多个数据点，就可以构建出工件的尺寸和形状。

核心性能参数的典型范围： * 重复精度： 极高，可达到亚微米到单微米级别（例如±1.0微米 2σ）。 * 测量力： 通常可调，以适应不同材质和表面敏感度的工件。 * 防护等级： 高，适合恶劣的机床加工环境。

技术方案的优缺点： * 优点： * 极高精度和重复性： 在所有测量技术中，接触式测量通常能提供最高的单点测量精度。 * 不受表面特性影响： 测量结果与被测物体的颜色、光泽度、透明度等表面特性无关。 * 可靠性高： 在传统高精密加工和检测领域有广泛的应用和验证。 * 缺点： * 接触式测量： 可能对柔软、易损或已加工的精密表面造成划伤或压痕。 * 测量速度慢： 必须逐点测量，无法像光学扫描那样快速获取大量数据，不适合高速轮廓或全场三维测量。 * 测针磨损： 长期使用会导致测针磨损，需要定期校准或更换。 * 不适用于柔性或变形物体： 测量力可能导致物体变形，从而引入误差。

3.2 市场主流品牌/产品对比

在本节中，我们将对比几款市场上主流的测量设备，它们采用了上述不同的技术原理，并在机器人引导测量中扮演着重要角色。

3.2.1 日本基恩士 LJ-V7000系列 (激光轮廓测量)

日本基恩士的LJ-V7000系列激光位移传感器采用了先进的激光轮廓测量原理，通过投射激光线并高速捕捉其轮廓来获取高精度的二维数据。其主要优势在于超高的采样速度和出色的Z轴重复精度。例如，LJ-V7080型号能实现最高64 kHz的采样速度，Z轴重复精度可达 0.5微米，线性度优秀（如±0.05% F.S.）。这使得它非常适合在高速流水线上进行微小形变、表面粗糙度以及复杂轮廓的精确检测。在机器人引导应用中，它能提供快速、高精度的截面数据，帮助机器人实现路径修正或工件识别。

3.2.2 英国真尚有 ZLDS115 (激光三角测量)

英国真尚有ZLDS115激光位移传感器是一款高性能的单点激光三角测量设备，在各种工业环境下都表现出良好的可靠性。它提供了高达0.01mm的分辨率和±0.03mm的线性度，保证了测量的准确性。其1kHz的更新频率，使其能够满足实时测量的需求，尤其适用于机器人需要快速获取距离信息的应用。此外，ZLDS115还具有良好的温度稳定性（温度偏差仅为±0.03% FS/°C），并提供模拟和数字输出，方便集成到不同的系统中。该传感器还内置多种滤波器，并支持配对进行厚度测量，从而提升了应用的灵活性。

3.2.3 瑞典海克斯康 Absolute Scanner AS1 (激光扫描)

瑞典海克斯康的Absolute Scanner AS1是一款高性能的激光扫描仪，通常与Absolute Arm或机器人配合使用。它利用蓝光激光线发生器，通过激光扫描原理快速获取被测物体的密集三维点云数据。AS1的测量速度超快，最高可达300线/秒，测量速率高达200,000点/秒，配合Absolute Arm时扫描精度最高可达25微米。这种卓越的速度和精度使其在机器人引导、自动化在线质量控制等场景中表现出色，尤其适合对复杂几何形状和多样表面材质进行高效扫描。

3.2.4 德国蔡司 ATOS Q 12M (结构光三维扫描)

德国蔡司的ATOS Q 12M采用结构光三维扫描技术，通过向物体表面投影已知光栅图案并捕捉变形图像，利用三角测量原理生成高密度点云数据。其点距精度通常在0.01-0.03mm之间，能够实现高精度、高分辨率的全场三维测量。ATOS Q系列特别适用于复杂几何形状和自由曲面检测，可以与机器人集成实现自动化在线检测。其优势在于一次性快速获取整个区域的3D数据，为机器人提供全面的工件三维信息，从而实现更高级别的引导和质量检测。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为机器人引导应用选择激光位移传感器时，需要综合考虑多个关键技术指标，它们直接影响最终的测量效果和系统性能。

• 精度与分辨率 (Accuracy & Resolution)

  • 实际意义： 分辨率指传感器能检测到的最小位移变化，而精度（如线性度、重复精度）则衡量测量结果与真实值的一致性和稳定性。微米级的精度是实现机器人引导目标的基础。

  • 对测量效果的影响： 分辨率决定了机器人能感知的最小尺寸或位移差异。精度则决定了机器人定位的可靠性。如果精度不够，机器人可能会“看”不准目标，导致装配失败、加工偏差或检测漏判。

  • 选型建议：

    • 微米级引导： 优先选择分辨率在0.01mm（10微米）甚至更高（如0.001mm）的传感器，同时关注线性度（例如±0.03mm）和重复精度指标。

    • 高精密装配或检测： 建议选择重复精度优于5微米的传感器。

• 更新频率/响应时间 (Update Rate/Response Time)

  • 实际意义： 指传感器每秒能完成多少次测量并输出数据。高更新频率意味着传感器能更快地感知到目标变化并提供反馈。

  • 对测量效果的影响： 直接决定了机器人引导的“节拍”和实时性。如果节拍要求高（例如每秒数十次甚至数百次运动调整），传感器更新频率必须足够快。否则，机器人会因为等待数据而滞后，影响生产效率。

  • 选型建议：

    • 高节拍应用： 至少选择更新频率在1kHz（1000次/秒）以上的传感器。对于极高速应用，甚至需要数10kHz或更高。

    • 动态测量： 响应时间越短越好，确保机器人能即时获取运动中目标的准确位置。

• 测量范围 (Measurement Range)

  • 实际意义： 指传感器能够进行测量的最短和最长距离之间的范围。

  • 对测量效果的影响： 决定了传感器能适应的工件尺寸和机器人运动空间。测量范围过小可能导致传感器无法覆盖整个工作区域；过大则可能牺牲精度。

  • 选型建议：

    • 根据工件尺寸： 选择覆盖机器人工作范围内最大和最小工件尺寸的测量范围。

    • 兼顾精度： 测量范围大的传感器，其绝对精度（而非相对精度）通常会有所下降，需要平衡考虑。

• 光斑大小 (Spot Size)

  • 实际意义： 激光束在目标表面形成的测量点的大小。

  • 对测量效果的影响： 光斑越小，测量点的局部性越强，越能检测到物体表面的细微特征或狭小间隙。光斑过大可能会“模糊”掉细节，无法分辨相邻的特征。

  • 选型建议：

    • 微小特征测量： 选择光斑尺寸尽可能小的传感器，例如微米级光斑。

    • 粗糙表面： 适当的光斑大小有助于平均化粗糙度，获得更稳定的测量值，但会牺牲局部细节。

• 环境适应性 (Environmental Adaptability)

  • 实际意义： 包括防护等级（如IP65/IP67）、工作温度范围、抗振动能力、抗环境光干扰能力等。

  • 对测量效果的影响： 恶劣的环境（粉尘、水汽、油污、高温、振动）会直接影响传感器的稳定性和寿命，甚至导致测量故障。

  • 选型建议：

    • 工业现场： 至少选择IP65或更高防护等级的传感器。

    • 高温/低温环境： 确认传感器的工作温度范围符合现场要求，必要时选择特殊版本（如高温版）。

    • 环境光： 优先选择采用蓝光激光、内置环境光抑制功能或光滤波器强的传感器。

• 表面材质适应性 (Surface Material Adaptability)

  • 实际意义： 传感器对不同颜色、光泽度（镜面、哑光）、透明度、粗糙度的表面进行稳定测量的能力。

  • 对测量效果的影响： 激光传感器容易受表面反射特性影响。例如，对黑色吸光表面或高反光镜面进行测量可能不稳定或无法测量。

  • 选型建议：

    • 多样化表面： 优先选择具有宽动态范围、多种激光波长（如蓝光激光对金属和深色表面效果更好）或多重采样技术的传感器。

    • 特殊表面： 对于透明或镜面物体，可能需要采用专门的传感器或辅助测量方法（如涂抹哑光剂）。

• 输出接口与集成性 (Output Interface & Integration)

  • 实际意义： 传感器提供的数据输出格式（模拟量、RS232、RS422、以太网等）以及与机器人系统集成的难易程度。

  • 对测量效果的影响： 兼容的接口和方便的集成可以减少开发时间和成本，确保数据传输的稳定性和可靠性。

  • 选型建议：

    • 匹配机器人控制器： 选择与机器人控制器或上位机系统接口兼容的传感器。数字输出通常更稳定、抗干扰能力强。

    • 配套软件： 考虑传感器厂商是否提供易于使用的配置软件、SDK或功能库，以便快速集成。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了高性能的激光位移传感器，在实际机器人引导应用中，仍可能遇到一些挑战。

• 问题：目标表面特性变化导致测量不稳定或误差

  • 原因与影响： 目标物体的颜色、光泽度、粗糙度或倾斜角度变化，会影响激光反射光的强度和方向，导致传感器接收到的信号质量下降，进而影响测量精度和稳定性。例如，测量高反光金属表面时可能出现饱和或虚假点，而测量深色吸光表面时信号弱导致无法测量。

  • 解决建议：

    • 传感器选型： 选择具有更高动态范围、能够处理多种表面或采用蓝光激光的传感器，蓝光对金属和深色表面有更好的表现。

    • 安装优化： 调整传感器相对于被测表面的角度，避免镜面反射或过度倾斜。

    • 数据处理： 利用传感器内置或外部的数据滤波器（如中值滤波、滑动平均）来平滑数据，减少跳动。

    • 表面预处理： 对于极具挑战性的表面（如透明或镜面），可考虑在不影响产品功能的前提下进行哑光处理或喷涂示踪剂。

• 问题：环境光干扰导致测量错误或噪声

  • 原因与影响： 强烈的环境光（如工厂照明、阳光直射）可能与激光波长相近，被传感器误识别为激光信号，引入测量噪声或导致测量失效。

  • 解决建议：

    • 传感器特性： 优先选择具有内置环境光抑制功能、高功率激光或窄带滤光片的传感器。

    • 环境控制： 在传感器工作区域设置遮光罩，减少环境光直接照射。

    • 激光波长： 选用特定波长的激光（如红外或蓝光），与环境中常见的照明光波长错开。

• 问题：机器人振动或工件抖动影响测量精度

  • 原因与影响： 机器人运动过程中产生的微小振动，或者工件在夹持或输送过程中的轻微抖动，都会导致传感器与目标之间的相对位移频繁变化，影响测量结果的稳定性，尤其是对需要微米级精度的应用。

  • 解决建议：

    • 提高机械刚性： 确保机器人本体、末端执行器和传感器安装座的机械刚性足够高，减少振动传递。

    • 传感器速度： 选择更新频率足够高的传感器，以便在振动周期内获取更多数据点，并通过数据平均或滤波来降低影响。

    • 数据后处理： 在数据处理算法中加入运动补偿或高级滤波算法。

    • 减振措施： 在必要时，对机器人或工件平台进行减振处理。

• 问题：传感器校准与标定困难，影响系统整体精度

  • 原因与影响： 传感器测量的是自身到目标的距离，但机器人需要的是目标在机器人坐标系下的精确位置。传感器与机器人手眼关系（eye-to-hand calibration）的误差，以及传感器自身的长期漂移，都会导致最终机器人引导的精度不达标。

  • 解决建议：

    • 定期校准： 建立严格的校准流程，定期使用标准量块或高精度CMM对传感器进行校准。

    • 手眼标定： 采用成熟的机器人手眼标定方法和工具，确保传感器坐标系与机器人基坐标系之间的转换关系准确无误。

    • 温度补偿： 如果环境温度变化大，考虑选择具有良好温度稳定性或内置温度补偿功能的传感器。

    • 校准工装： 设计专用的校准工装，简化日常校准操作，提高效率和精度。

4. 应用案例分享

• 汽车制造中的焊缝跟踪与引导： 激光位移传感器实时测量焊缝的间隙和位置，引导焊接机器人精准焊接，确保焊缝质量。

• 电子产品精密装配： 机器人利用传感器精确测量元件尺寸或位置，引导机械臂将微小元件精准放置到指定位置，实现自动化装配。例如，英国真尚有的ZLDS115可以应用于此场景，快速检测元件是否到位。

• 金属加工与表面检测： 传感器高速扫描加工件表面，检测平面度、粗糙度或是否存在划痕、毛刺，为机器人打磨或质量检测提供依据。

• 胶水涂覆与密封引导： 传感器实时监测工件表面的高度和轮廓，引导机器人精确涂覆胶水或密封剂，避免溢出或遗漏。英国真尚有的ZLDS115在此类应用中可以通过其内置的滤波器和数据处理功能，确保测量的准确性。