黑色物体在高速产线上的厚度测量精度不足？激光位移传感器如何实现±15微米的稳定动态检测？【工业计量】

1. 黑色物体厚度测量的基本结构与技术要求

要实现黑色物体的厚度测量，通常需要从物体的上表面和下表面分别获取距离信息，然后通过计算得到厚度。想象一下，一个黑色材料的板材正在高速通过生产线，我们要在它移动的时候，像用两把尺子同时量它头顶和脚下的距离一样，然后用头顶的距离减去脚下的距离，就能知道这块板材有多厚。

在这个过程中，我们对测量结果有几个核心要求：

• 高精度：测量误差要尽可能小，因为即使是微小的厚度偏差也可能影响最终产品的性能或质量。在精密制造中，可能需要达到微米甚至亚微米级的精度。

• 动态测量：物体在高速移动，这就要求传感器能以极快的速度进行数据采集和处理，才能捕捉到每个瞬间的准确位置，避免因物体移动过快而产生测量滞后或模糊。

• 黑色物体适应性：黑色表面对激光的吸收率高，反射率低。这就像你把手电筒照在一个黑色的毛巾上，光线会显得很暗。传感器必须具备足够强的激光功率和极高的信号接收灵敏度，才能在这种“微弱反射”的情况下依然稳定地捕捉到有效的信号。

• 生产线环境适应性：生产线通常伴随着震动、灰尘、油污、环境光干扰以及温度变化等，传感器需要具备良好的防护等级和环境适应能力，才能长期稳定运行。

2. 针对黑色物体厚度测量的相关技术标准简介

在工业测量中，我们通常会关注以下几个与厚度测量紧密相关的参数定义和评价方法：

• 厚度 (Thickness)：指物体在某个特定截面上的垂直尺寸。对于生产线上的连续材料，厚度通常是在多个点位上连续测量的结果。

• 厚度均匀性 (Thickness Uniformity)：评价的是物体在不同位置的厚度一致性。这通常通过测量多个点的厚度，然后计算其最大偏差、标准差或范围来评价。比如，我们不仅要知道板材是5毫米厚，还要知道它是不是在任何地方都是5毫米，而不是一边5毫米一边4.9毫米。

• 平面度 (Flatness)：描述物体表面相对于一个理想平面的偏差程度。在厚度测量中，如果物体表面不平，会直接影响单个点位距离测量的准确性，进而影响厚度计算。评价时通常通过扫描整个表面，获取三维形貌数据，然后计算其最大波谷与波峰之间的距离。

• 平行度 (Parallelism)：指物体上下两个表面之间相互平行的程度。对于厚度恒定的理想物体，其上下表面应是严格平行的。测量时，通过分别测量上下表面，并分析两表面的法线向量或距离差来评估。

这些参数的评价都需要高精度、高速度的距离测量作为基础。

3. 实时监测/检测技术方法

（1）市面上各种相关技术方案

市面上有很多技术可以用于距离和厚度测量，但能满足黑色物体高精度动态测量要求的选择相对有限。下面介绍几种主流的非接触式技术方案：

激光三角测量法 (Laser Triangulation)

工作原理和物理基础

激光三角测量法是一种非常常见的非接触式距离测量技术。它的基本思想很简单：发射一束激光到被测物体表面，然后从另一个角度观察反射回来的激光点。当物体表面位置发生变化时，反射点的角度也会随之改变，就像我们用手电筒照墙壁，如果手电筒和墙壁的距离变了，手电筒光斑在我们眼睛里的位置也会稍微移动。

具体来说，传感器内部包含一个激光发射器（如激光二极管）、一个接收镜头和一个光位置敏感探测器（PSD，Position Sensitive Detector）或CMOS图像传感器。激光器发射一束准直的激光束照射到被测物体表面形成一个光点。这个光点反射的光线会通过接收镜头聚焦到PSD或CMOS传感器上。

（图片来源：维基百科）

设激光器与接收镜头之间的基线长度为 $B$，激光发射角度为 $theta_L$，接收镜头的光轴与基线的夹角为 $theta_R$。当被测物体位于距离基线 $D_0$ 的参考位置时，反射光点在传感器上的成像位置为 $P_0$。当物体移动到距离 $D$ 的位置时，反射光点在传感器上的成像位置会移动到 $P$。通过测量 $P$ 与 $P_0$ 之间的位移 $Delta x$ 在传感器上的变化，就可以根据几何三角关系计算出物体位置的距离变化 $theta_L$0。

其核心的几何关系可以通过以下简化公式来理解：

$theta_L$1

其中，$D$ 是传感器到被测物体的距离，$B$ 是传感器基线长度，$theta_L$ 是激光发射角，$theta_R$ 是接收镜头的光轴与基线的夹角，$theta_L$6 是由反射光点在传感器上的位置变化决定的角度。更常见的简化公式是根据传感器上光斑的位移 $theta_L$7 来计算距离 $theta_L$8：

$theta_L$9

这里 $theta_R$0 是接收镜头的焦距，$B$ 是基线长度，$theta_L$7 是光斑在传感器上的位移，$theta_R$3 是传感器倾斜角。这个公式揭示了物体距离 $theta_L$8 与光斑在传感器上位置 $theta_L$7 之间的非线性关系。传感器通过内部算法对采集到的光斑位置信息进行实时处理，从而得出精确的距离值。

核心性能参数

• 测量范围：从几毫米到几米不等，取决于传感器的设计和应用场景。

• 精度和重复精度：激光测量精度一般为±0.02mm~±0.1mm，优质系统可达±0.015mm。

• 采样速度/响应时间：通常在几毫秒到几十毫秒，高端产品可达数千赫兹，能够满足高速动态测量需求。

• 分辨率：取决于传感器ADC位数和测量范围，可达10000分之一到几十万分之一的测量范围。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 非接触式测量：对被测物无损伤，特别适合软性、易损或高温物体。

  • 高速度：激光的传播速度和电子信号处理速度快，能够实现高速在线测量。

  • 精度高：通过优化光学系统和信号处理算法，可以达到很高的测量精度。

  • 结构相对简单紧凑：易于集成到现有产线中。

• 缺点：

  • 对表面特性敏感：黑色或高反光表面会影响测量效果。黑色物体吸收大量激光，导致反射信号弱；高反光物体则可能产生散射或镜面反射，使光斑模糊或偏离。这要求传感器有特殊的光学设计或更强的激光功率。

  • 受环境光干扰：强烈的环境光（如阳光或车间照明）可能与激光信号混淆，影响测量精度。

  • 测量角度限制：物体表面倾斜角度过大时，反射光可能无法被传感器接收。

  • 测量范围与精度权衡：通常测量范围越大，精度相对越低，反之亦然。

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

工作原理和物理基础

结构光技术就像是给物体表面打上一张“网格线”或者“条纹图案”，然后用相机拍下这张变形的“网”。通过分析这些图案在物体表面上的变形程度，就能计算出物体每个点的三维坐标。它利用的是多视点几何和三角测量原理。

系统会有一个投影仪，向被测物体表面投射一系列已知的、编码过的光图案（比如条纹、编码点阵）。同时，一台或多台高分辨率相机从不同角度同步捕获这些因物体表面形状而发生变形的图案图像。通过精确分析图像中条纹的变形程度和几何关系，并结合三角测量原理，软件能够迅速计算出物体表面上每个点的三维坐标。最终，这些离散的三维点构成高密度的点云数据，可用于重建物体的完整三维模型，进行尺寸和形貌分析。

核心性能参数

• 测量精度：通常在微米到几十微米级别。

• 测量速度：单次扫描耗时数秒到几十秒，快速获取大面积三维数据。

• 测量范围：从几厘米到几米不等，可满足从小零件到大型部件的灵活测量需求。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 获取三维完整形貌：能够一次性获取物体表面的高密度点云数据，进行全面的尺寸和形貌分析。

  • 非接触式：对工件无损伤。

  • 测量速度快：相对于接触式测量，可以快速完成大面积的数据采集。

  • 适应复杂表面：对复杂自由曲面具有良好的适应性。

• 缺点：

  • 不适合高速在线动态测量：通常单次扫描耗时较长，难以实时跟踪高速移动的物体。

  • 对表面颜色和光泽度敏感：黑色或高反光表面可能导致图案投影不清晰或反射信号弱。

  • 对环境光敏感：环境光可能干扰投射的结构光图案。

  • 数据量大，处理复杂：生成的数据量庞大，对后续处理的计算能力要求高。

  • 成本相对较高。

白光干涉测量原理 (White Light Interferometry)

工作原理和物理基础

白光干涉测量技术是一种超高精度的非接触式表面形貌测量方法，它利用了白光的干涉特性。想象一下，你把一束普通手电筒的光（白光）分成两束，一束去照一个非常平整的镜子（参考镜），另一束去照你需要测量的物体表面。这两束光反射回来后再次相遇，如果它们走过的路程差非常非常小（几乎为零），它们就会像水波纹叠加一样，产生非常清晰、明亮的干涉条纹。

系统发射宽光谱的白光，通过一个分束器将光束分为两路：一路射向高精度的参考镜，另一路射向被测物体表面。两束反射光在分束器处重新汇合，并产生干涉条纹。由于白光只有在两路光的光程差接近零时才能产生高对比度的干涉条纹，系统通过精确调整参考镜的高度（或者扫描被测物体），能够逐点扫描并精确定位物体表面上每个点发生最大干涉的位置。这些位置信息被转换成三维坐标数据，从而以亚纳米级的垂直分辨率精确测量出被测物体表面的三维形貌、粗糙度、微结构和薄膜厚度等参数。

核心性能参数

• Z轴（垂直）分辨率：极高，可达0.01 nm。

• Z轴重复精度：0.1 nm。

• 测量区域：通常较小，最高达 10 mm x 10 mm。

• 垂直测量范围：最高达 10 mm。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 超高精度：提供亚纳米级的垂直分辨率和重复精度，是目前非接触式测量中精度最高的几种技术之一。

  • 非接触式：对易损或超精密工件无任何损伤。

  • 可测量透明或半透明薄膜厚度：基于干涉原理，能够精确测量多层薄膜的厚度。

• 缺点：

  • 测量速度较慢：需要逐点扫描或通过Z轴方向的机械扫描来获取数据，不适合高速在线动态测量。

  • 测量范围小：通常只能测量小面积区域，难以覆盖大尺寸物体。

  • 对环境震动、温度变化敏感：超高精度要求极高的环境稳定性。

  • 对表面反射率敏感：黑色物体或粗糙度极高的表面可能导致干涉条纹不清晰或信号丢失。

  • 设备成本极高。

深度学习和机器视觉 (Deep Learning & Machine Vision)

工作原理和物理基础

深度学习和机器视觉技术结合，就像给机器装上了“眼睛”和“大脑”。它通过高分辨率相机拍摄物体图像，然后利用人工智能的“学习能力”来识别图像中的特征、缺陷甚至进行尺寸判断，而不像传统机器视觉那样需要我们手动设定复杂的规则。

系统通过高分辨率相机获取被测物体的二维图像。然后，利用内置的深度学习模型对图像进行分析。与传统的基于固定规则的机器视觉不同，深度学习模型通过对大量标记好的图像样本（例如，成千上万张合格品和不合格品的图像）进行“学习”和“训练”，自动掌握并识别图像中的复杂特征、缺陷、装配错误或尺寸偏差。在实际检测中，它能根据训练好的模型对实时图像进行高效、鲁棒的分析，从而实现产品合格/不合格判断、组件定位引导或精密尺寸测量。

核心性能参数

• 图像分辨率：可达数百万像素。

• 处理速度：毫秒级图像处理，可以实现高吞吐量检测。

• 检测精度：像素级精度，具体取决于镜头、视野以及训练模型的性能。

• 灵活性：能够适应复杂、多变或表面纹理不规则的检测任务。

技术方案的优缺点

• 优点：

  • 高鲁棒性：能够处理传统机器视觉难以应对的复杂、多变或表面纹理不规则的检测难题，例如黑色物体上的细微划痕或缺陷。

  • 自动化程度高：可实现高度自动化和高鲁棒性的在线批量检测。

  • 适应性强：通过重新训练模型，可以快速适应新的产品或检测要求。

  • 非接触式。

• 缺点：

  • 需要大量数据训练：模型的训练需要大量高质量的、经过标注的图像数据，耗时耗力。

  • “黑箱”特性：深度学习模型的决策过程相对不透明，难以直接解释其判断依据。

  • 初期投入成本高：包括高性能硬件、软件以及数据标注和模型训练的人力成本。

  • 难以直接输出精确的物理尺寸：更擅长分类、缺陷识别和相对定位，若要进行高精度的绝对厚度测量，通常需要结合高精度光学尺或激光位移传感器进行校准。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们挑选几个国际知名的品牌，它们在非接触式测量领域都有着卓越的表现，并且技术原理各不相同，能为我们的选择提供更全面的视角。我们将重点关注其在动态、高精度和应对特殊表面方面的能力。

1. 日本基恩士

   • 采用技术：激光三角测量法。

   • 核心参数：以其LJ-V7000系列激光轮廓测量仪为例，它提供了极高的测量精度和速度。例如，Z轴测量范围可达±0.3至±30 mm，X轴范围3至960 mm（根据型号），重复精度高达0.1 µm，采样速度最高可达64 kHz。

   • 应用特点与优势：日本基恩士以其卓越的在线检测能力闻名，LJ-V系列能够在生产线上实现100%全检，确保装配精度和质量控制。其设备操作简便，易于集成，对各种材料表面均有良好的适应性，可应对微小间隙、段差、平面度等复杂测量挑战。对于黑色物体，日本基恩士通过优化激光功率和接收传感器灵敏度，提供较好的测量稳定性。

2. 英国真尚有

   • 采用技术：光学三角测量原理（激光位移传感器）。

   • 核心参数：以ZLDS116型号为例，最大测量距离达10m，测量范围可达8m，精度最高可优于0.08%（取决于测量范围），响应时间仅为5毫秒。它能测量高达1300°C的物体，并提供2mW、5mW和10mW三种激光功率选项，防护等级达到IP66。

   • 应用特点与优势：英国真尚有ZLDS116的突出优势在于其广阔的测量范围、快速的响应能力和对高温物体的适应性。多样的激光功率选项对于黑色物体测量尤为重要，可以根据黑色物体的反射特性选择更强的激光功率，提高信号强度和测量稳定性。其IP66防护等级和空气净化系统使其能胜任恶劣的工业环境。无需校准的自主传感器特性也简化了现场部署和维护。它非常适合在高速、高温、恶劣环境下的中长距离高精度动态位移和厚度测量。

3. 德国蔡司

   • 采用技术：结构光三维扫描技术。

   • 核心参数：以COMET L3D 2系列三维扫描仪为例，测量精度最高可达10 µm（取决于型号及测量体积），测量速度为单次扫描耗时数秒。测量范围可变，能够适应不同尺寸的工件。

   • 应用特点与优势：德国蔡司是光学和计量领域的领导者，COMET L3D 2系列提供快速、高精度的非接触式三维数据采集能力。它特别适用于精密装配中复杂自由曲面零件的全面检测，可快速评估零件尺寸、形貌和装配间隙。它主要优势在于获取完整的曲面三维数据，但对于产线高速运行下的单点或线厚度动态测量，其速度相对较慢。

4. 美国康耐视

   • 采用技术：深度学习和机器视觉。

   • 核心参数：以In-Sight D900系列智能相机系统为例，图像分辨率最高达500万像素，处理速度可达毫秒级，检测精度为像素级。它内置深度学习引擎，支持多种AI工具。

   • 应用特点与优势：美国康耐视是机器视觉领域的佼佼者，In-Sight D900系列凭借其强大的深度学习能力，能够解决传统机器视觉难以应对的复杂、多变或表面纹理不规则的检测难题，例如识别黑色物体上的细微划痕或缺陷，并进行高鲁棒性的判断。在精确厚度测量方面，它通常需要配合高精度的位移传感器进行校准或作为辅助判断工具，更侧重于识别和分类。

5. 英国泰勒霍布森

   • 采用技术：白光干涉测量原理。

   • 核心参数：以Talysurf CCI Optics系列3D白光干涉仪为例，其Z轴（垂直）分辨率高达0.01 nm，Z轴重复精度达0.1 nm。测量区域最高可达10 mm x 10 mm，垂直测量范围最高10 mm。

   • 应用特点与优势：英国泰勒霍布森在超精密计量领域享有盛誉，其白光干涉仪提供极高的垂直分辨率和精度，是表面光洁度、微观结构和功能性表面形貌测量的理想选择。它适用于对精度要求极致，但测量范围和速度要求不高的场景，不适合高速产线上的动态厚度测量。

（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

在选择激光位移传感器来测量高速产线上的黑色物体厚度时，以下几个技术指标是您需要重点关注的：

1. 测量精度与重复精度：

   • 实际意义：精度是指测量结果与真实值之间的接近程度，重复精度是指在相同条件下多次测量结果的一致性。它们共同决定了测量结果的可靠性。

   • 对测量的影响：精度不足会导致厚度测量结果误差大，无法满足产品质量要求。重复精度差则意味着每次测量结果都不稳定，难以进行有效的质量控制。

   • 选型建议：根据您产品的具体公差要求来选择。例如，如果产品厚度公差为±50 µm，那么传感器至少需要达到20 µm甚至更低的精度，最好是其3-5倍的裕量，即优于10-15 µm。对于黑色物体，通常需要选择更高标称精度的传感器来弥补其反射率低的劣势。

2. 采样速度/响应时间：

   • 实际意义：采样速度指传感器每秒能进行多少次测量，响应时间是传感器从接收到光线到输出测量结果所需的时间。

   • 对测量的影响：在高速产线上，如果采样速度不够快，传感器可能无法捕捉到物体在高速移动时的瞬时位置，导致测量“跳点”或数据不完整，无法精确描绘出物体的厚度轮廓。例如，物体以1m/s的速度移动，如果传感器响应时间是5ms，那么物体在每次测量之间已经移动了5mm。

   • 选型建议：根据产线速度和测量目标的分辨率需求来确定。计算公式大致为：所需采样速度 (Hz) = 产线速度 (mm/s) / 最小测量点间距 (mm)。例如，要以1毫米的间距测量以1米/秒速度移动的物体，就需要1000 Hz的采样速度。

3. 激光类型与功率：

   • 实际意义：激光的波长和功率会影响其在不同颜色和材质表面的反射特性。

   • 对测量的影响：黑色物体对可见光的吸收率非常高，这意味着反射回传感器的光信号会非常微弱。如果激光功率不足或波长不合适（例如，某些黑色材料在特定红外波段反射率会提高），传感器可能无法稳定接收到有效信号，导致测量中断或数据跳动。

   • 选型建议：优先选择提供高功率激光选项的传感器，或采用短波长（如蓝色激光）对黑色材料穿透和散射影响更小的传感器（如果产品支持）。有些传感器会利用特定波段（如红外）对黑色物体进行优化。

4. 测量范围与基线长度：

   • 实际意义：测量范围指传感器能够测量的距离区间，基线长度是激光发射器和接收器之间的距离。

   • 对测量的影响：测量范围太小可能无法覆盖被测物体的所有可能位置变化，而过大的测量范围可能会牺牲精度。基线长度影响测量原理中的三角关系，短基线通常适合近距离高精度测量，长基线适合远距离。

   • 选型建议：根据产线布局和被测物体厚度变化范围选择合适的测量范围。对于厚度测量，通常需要两个传感器，它们的测量范围要能覆盖各自表面到传感器的距离变化。

5. 环境适应性与防护等级：

   • 实际意义：指传感器抵抗恶劣工业环境（灰尘、潮湿、震动、温度、电磁干扰）的能力。

   • 对测量的影响：恶劣环境可能导致传感器性能下降、故障率增加，甚至损坏。例如，灰尘可能覆盖镜头影响光路，高温可能导致内部电子元件漂移。

   • 选型建议：选择IP65或IP66以上防护等级的传感器，带有空气净化系统（防止灰尘附着镜头）或水冷系统（应对高温环境）会更可靠。同时考虑其抗震动和抗电磁干扰的能力。

6. 输出接口：

   • 实际意义：传感器与上位机或PLC进行数据通信的方式。

   • 对测量的影响：选择与现有控制系统兼容的输出方式，可以简化集成，降低开发难度。

   • 选型建议：常用的有模拟输出（0-10V, 4-20mA）、数字输出（RS485, Profibus DP, EtherCAT, Ethernet/IP等）。模拟输出响应快但抗干扰能力相对弱，数字输出数据更可靠，集成更灵活。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在产线高速运行下测量黑色物体厚度，确实会遇到一些特殊挑战。理解这些问题并提前准备解决方案至关重要。

1. 问题：黑色物体反射信号弱，导致测量不稳定或数据缺失。

   • 原因与影响：黑色表面吸收大部分激光能量，反射回传感器的光信号非常微弱，可能低于传感器的检测阈值。这会导致传感器频繁丢失目标，输出不稳定的数据，甚至无法测量。

   • 解决建议：

     • 提高激光功率：选择具有高功率激光选项的传感器，以增加反射信号强度。

     • 优化传感器灵敏度：部分传感器内置了自动增益控制（AGC）功能，能够自适应调节接收器灵敏度以捕获弱信号。

     • 调整激光波长：某些黑色材料在特定波段（如蓝色激光或特定红外波段）的反射率会略有提高，可以考虑选择对应波长的传感器。

     • 喷涂对比剂（有限情况）：在不影响产品质量和后续工艺的前提下，可在测量区域短暂喷涂一层薄薄的对比剂（如白色粉末），但这种方法通常只适用于离线或特殊检测，不适合在线高速测量。

     • 增加传感器数量或角度：通过多传感器冗余测量或从不同角度测量，增加成功接收信号的概率。

2. 问题：高速运动导致测量误差增大或数据点不足。

   • 原因与影响：物体移动速度过快，传感器的采样速度跟不上，会导致每个数据点之间的距离过大，无法捕捉到物体厚度的细微变化，或者在传感器内部处理时间过长，出现“运动模糊”效应。

   • 解决建议：

     • 选择高采样频率传感器：确保传感器的采样频率远高于产线速度和所需空间分辨率。

     • 优化数据处理算法：部分传感器内置了运动补偿算法，可以减少高速运动带来的误差。

     • 缩短测量距离：尽量将传感器安装在距离被测物体最近的位置，可以减小光斑在物体表面运动时的投影变形，提高精度。

3. 问题：产线震动或环境光干扰影响测量稳定性。

   • 原因与影响：生产线上的机械震动会使传感器和/或被测物体产生微小位移，引入测量噪声。强烈的环境光（如太阳光、厂房照明）可能与传感器发出的激光波长重叠，导致接收器误判。

   • 解决建议：

     • 加固安装结构：确保传感器安装支架足够坚固，减少震动传递。可以使用减震垫片。

     • 选择抗干扰性强的传感器：有些传感器采用调制激光和窄带滤光片技术，只接收特定波长的调制信号，有效滤除环境光干扰。

     • 遮蔽环境光：在测量区域设置遮光罩或使用暗室环境，以最大程度减少环境光的影响。

     • 集成多点测量：通过在同一截面多个点进行测量并取平均值或进行滤波处理，可以有效降低局部震动或噪声的影响。

4. 问题：恶劣工业环境（灰尘、油污、高温）对传感器寿命和性能的影响。

   • 原因与影响：灰尘和油污会附着在传感器镜头上，阻挡光路，导致信号衰减甚至无法测量。高温会导致传感器内部电子元件性能下降，产生漂移，甚至损坏。

   • 解决建议：

     • 选择高防护等级传感器：IP66或IP67等级的传感器能有效防止灰尘和水的侵入。

     • 配备空气吹扫/净化系统：通过定期或持续对传感器镜头进行空气吹扫，清除灰尘和污染物。

     • 选择宽工作温度范围或带冷却系统：针对高温环境，选择工作温度范围更广的传感器，或加装水冷/风冷系统。

     • 定期清洁与维护：制定传感器定期清洁和校准计划，确保其长期稳定运行。

4. 应用案例分享

• 汽车制造行业：在车身冲压件的连续生产线上，激光位移传感器用于实时监测黑色钢板的厚度和平整度，确保板材在进入后续焊接和喷涂工序前符合严格的尺寸要求，避免因材料厚度不均导致的变形或应力集中。

• 橡胶和塑料制品生产：在生产黑色橡胶垫片、轮胎内衬或黑色塑料薄膜时，传感器会部署在挤出或压延线上，对产品的厚度进行在线动态测量。这有助于控制材料用量，提高产品均匀性，减少废品率。

• 建筑材料生产：例如黑色沥青卷材或碳纤维板的生产，激光位移传感器可用于监测卷材的厚度一致性，确保其承载能力和使用寿命。在板材切割前，通过厚度测量数据可以优化切割方案，提高材料利用率。

• 冶金工业：在黑色金属板材（如热轧钢板）的生产线上，激光位移传感器能够在高温环境下，对高速运行的钢板进行厚度测量，辅助控制轧制压力和速度，保障产品尺寸精度和质量。

在实际选择用于黑色物体厚度测量的高速产线激光位移传感器时，需要综合考虑测量精度、速度、激光功率、环境适应性等关键因素。根据具体的应用场景和需求，选择最适合的解决方案。英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器，凭借其测量范围广、响应速度快、可测高温物体、多样化激光功率、自主传感器、防护等级高等特点，在工业测量领域具有一定的优势。