如何在木材生产线上，选择高可靠性激光传感器实现±0.2mm高精度宽度测量，并有效提升出材率？【自动化质检】

1. 基于木材的基本结构与技术要求

木材，作为一种天然生物材料，其结构复杂且非均质。从原木到板材，其形态会经历多阶段的变化。在木材生产过程中，精确测量木材宽度是至关重要的环节。这不仅仅是为了满足下游加工的尺寸要求，更是为了优化切割方案，最大程度地提高出材率，减少浪费，就像裁缝在裁剪布料时，精确的尺寸才能确保衣物合身且布料利用率最高。

木材宽度测量的主要技术要求包括：

• 非接触性：木材在输送线上通常高速移动，且表面可能粗糙、不平整，甚至带有水分或木屑。接触式测量方式容易磨损、引入误差，并影响生产效率。非接触式测量能避免这些问题，就像我们用红外测温枪测量体温，无需接触，安全高效。

• 高精度：木材加工对尺寸精度有严格要求，尤其是高附加值产品。微小的宽度偏差可能导致产品降级甚至报废，造成经济损失。因此，测量系统需要具备亚毫米甚至微米级的精度。

• 快速响应：现代木材加工线通常以高速度运行，传感器必须能够实时捕获木材宽度变化，并迅速将数据传输给控制系统，以便进行即时调整或决策，比如高速行驶的汽车需要灵敏的刹车系统来应对突发状况。

• 环境适应性：木材加工车间环境复杂，可能存在粉尘、湿度、温度波动等因素。传感器需要具备高防护等级和良好的温度稳定性，确保在恶劣工况下长期稳定工作。

• 自动化与集成性：测量结果需要能够无缝集成到自动化控制系统（如PLC、MES）中，实现数据采集、分析、反馈和优化切割的闭环控制，提升整个生产线的智能化水平。

2. 针对木材的相关技术标准简介

在木材宽度测量领域，虽然没有直接针对“激光位移传感器测量木材宽度”的单一国际标准，但与木材产品尺寸、质量分级以及测量方法相关的行业标准和规范提供了重要的参考依据。这些标准主要关注以下几个参数的定义和评价方法：

• 木材宽度 (Width)：通常定义为垂直于木材长度方向，在指定截面上的最大或最小尺寸。对于板材，通常指板面两侧的距离；对于方木，则指其两个相对侧面之间的距离。在实际测量中，可能需要考虑木材边缘的自然不规则性（如边皮、不规则锯痕），因此通常会定义一个有效的或平均宽度。

• 尺寸偏差 (Dimensional Deviation)：这是指实际测量到的木材宽度与标准或目标宽度之间的差值。通过比较该偏差，可以评估木材的加工质量是否符合要求。评价方法通常涉及统计分析，如均值、标准差等，以确定产品批次的合格率。

• 直线度 (Straightness)：虽然不是直接的宽度参数，但木材的直线度会影响其宽度测量的准确性和后续加工。例如，弯曲的木材在不同点测量的宽度可能不同。评价方法通常通过检测木材边缘相对于参考线的偏移量来确定。

• 表面缺陷 (Surface Defects)：木材表面可能存在的节疤、裂纹、腐朽、蓝变等缺陷，虽然不直接是宽度，但在优化切割时需要与宽度信息结合，决定最佳切割方案。这些缺陷通常通过图像处理或激光扫描技术进行识别和分类。

• 厚度 (Thickness)：与宽度类似，厚度也是木材重要的尺寸参数。其定义和测量要求与宽度具有相似性，通常指垂直于板材或方木表面的高度。

这些参数的准确获取和综合分析，是实现木材高精度加工、降低损耗和提升自动化水平的基础。

3. 实时监测/检测技术方法

（1）、市面上各种相关技术方案

在木材宽度实时测量领域，已经发展出多种成熟的技术方案。这些方案各有侧重，适用于不同的生产场景和精度要求。

a. 基于激光点三角测量的位移传感器（单点或双点组合）

工作原理和物理基础：这种技术方案的核心是激光三角测量原理。想象一下，你拿着一个手电筒（激光发射器），从一个固定的角度照射到一堵墙上（被测物表面），然后从另一个固定位置观察光点在墙上的位置。如果墙面凹凸不平（目标物体表面高度变化），你看到的光点位置就会发生相应的移动。

激光位移传感器就是利用这个原理：它内部有一个激光发射器向目标表面投射一个激光点，同时有一个接收器（通常是CMOS或CCD图像传感器）从另一个固定角度接收这个反射回来的激光点。当被测物体的表面到传感器的距离发生变化时，反射光点在接收器上的位置也会随之移动。通过精确测量光点在接收器上的位置变化，再结合传感器内部的几何结构参数（如基线长度L、投影角度α、接收角度β等），就可以通过三角几何关系精确计算出目标物体到传感器的距离（Z轴位移）。

对于木材宽度测量，通常采用双传感器对称测量方案。也就是在木材输送线的两侧上方，各安装一个激光位移传感器，它们分别测量木材左右边缘到各自传感器的距离。这两个传感器之间的距离是已知的固定值（L_sensor_base）。通过计算公式：木材宽度 = L_sensor_base - 传感器1测量的距离 - 传感器2测量的距离

或者，如果传感器安装在木材上方并测量到木材边缘的内部，且传感器之间有一定间距，可以这样理解：木材宽度 = L_总长 - 传感器1到左边缘的距离 - 传感器2到右边缘的距离其中 L_总长 是两个传感器之间的基线距离，或者是一个固定的参考宽度。

核心性能参数：这类传感器的核心在于其对单点距离测量的精度和速度。* 测量范围：通常从几毫米到数千毫米不等，适应不同尺寸的木材。例如，可达到2000毫米或更大。* 分辨率：最高分辨率可达0.01毫米，部分高端型号甚至能达到微米级，意味着可以检测到非常细微的距离变化。* 线性度：通常在±0.02毫米到±0.1毫米之间，优质系统可达±0.015mm，表示测量结果与真实值之间的最大偏差在一个很小的范围内，确保了测量的准确性。* 响应时间/更新频率：通常在1kHz到80kHz，能够实现每秒数百甚至数千次的测量，满足高速生产线的实时需求。* 温度稳定性：优秀的传感器在温度变化时，其测量值漂移非常小，能够保证测量精度。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度和高重复性：单个传感器即可提供高精度的距离测量，通过双传感器组合能实现高精度的宽度测量。 * 快速响应：能够适应高速移动的木材，进行实时在线测量。 * 非接触性：避免了对木材表面的磨损和损伤，也减少了传感器本身的损耗。 * 成本相对可控：相比复杂的机器视觉或3D扫描系统，单个激光位移传感器的成本通常更低，双传感器方案也具有良好的性价比。 * 集成简单：提供多种模拟和数字输出接口，易于与现有PLC或工控系统集成。* 缺点： * 对木材边缘不规则性敏感：如果木材边缘非常粗糙或带有边皮，单个激光点可能无法完全代表边缘的真实位置，可能需要复杂的算法或多个点来拟合边缘。 * 受表面颜色和纹理影响：不同颜色、纹理的木材表面反射率不同，可能影响测量稳定性，但现代传感器通常有自动增益控制来补偿。 * 只能测量特定位置：每次只能测量一个点或两个对称点，无法获取整个木材的完整轮廓信息。

b. 基于激光线扫描的轮廓测量技术

工作原理和物理基础：与激光点测量不同，这种技术是向木材表面投射一条激光线。当木材通过传感器时，激光线在木材表面形成的轮廓会因为木材表面高度的变化而变形。传感器内部的CMOS图像传感器会捕获这条变形的激光线，通过同样的三角测量原理，但这次是针对激光线上的每一个点进行距离计算，从而构建出木材的二维轮廓数据。想象一下，你用一把刀片切过一个物体，切面就是它的轮廓。激光线就像这把“光刀片”，在木材上切出一个个截面。对于宽度测量，系统会识别出轮廓线最左侧和最右侧的点，并计算它们在水平方向的距离。

核心性能参数：* 测量宽度：通常指激光线覆盖的横向范围，可达几十到数百毫米。* 重复精度：在高度（Z轴）方向可达亚微米级，在横向（X轴）也有极高精度。* 采样速度：高达每秒数万甚至数十万个轮廓，能够快速捕捉移动物体的完整截面。* 点数：每个轮廓可包含数千个测量点，提供丰富的细节信息。

技术方案的优缺点：* 优点： * 获取完整轮廓：能得到木材横截面的完整轮廓信息，对不规则边缘有更好的适应性。 * 多参数测量：除了宽度，还可以同时测量高度、厚度、弯曲度等多种几何参数，甚至进行简单的缺陷检测。 * 高精度：提供精确的轮廓数据，支持高精度宽度计算。* 缺点： * 数据量大：每个轮廓包含大量数据点，对数据处理能力要求较高。 * 成本较高：相比单点位移传感器，激光轮廓仪通常成本更高。 * 对表面光泽度敏感：高反光或吸收性表面可能影响激光线的清晰度。

c. 基于3D智能传感器的三维测量技术

工作原理和物理基础：这种技术方案是激光线扫描的进一步升级和集成。它同样采用激光线投射和三角测量原理，但传感器本身集成了更强大的处理能力。当木材在输送线上移动时，传感器以极高的速度连续扫描，获取一系列的二维轮廓数据。由于木材是连续移动的，这些连续的二维轮廓在时间轴上堆叠起来，就形成了木材的完整三维点云数据。想象一下，你用切片机一片片切火腿，然后把这些切片在电脑里拼起来，就能重构出整个火腿的3D形状。传感器内置的软件可以直接在这些3D数据上识别木材的各个边界，并进行复杂的宽度计算、缺陷识别、体积估算等任务，无需依赖外部PC进行大量计算。

核心性能参数：* 测量范围：Z轴（高度）测量范围通常在几十到一百多毫米，X轴（宽度）测量范围也类似。* 重复精度：Z轴重复精度可达微米级。* 扫描速度：可达每秒数千至上万个轮廓。* 分辨率：X轴和Z轴分辨率均可达到微米级。

技术方案的优缺点：* 优点： * 真正的3D信息：提供木材最全面的几何数据，对各种复杂形状和不规则边缘的测量优势明显。 * 一体化智能传感器：集成了扫描、数据处理和分析功能，降低了系统集成难度，减少了对外部控制器的依赖。 * 对表面纹理变化不敏感：能够较好地应对木材表面复杂的纹理、颜色和节疤。 * 高精度、高速度：在提供丰富信息的同时，保证了测量的精度和效率。* 缺点： * 成本最高：通常是所有方案中投入最大的，但其提供的价值也最高。 * 数据量巨大：虽然传感器内置处理，但原始3D数据量依然庞大，对网络传输和存储有要求。

d. 基于机器视觉的图像处理技术

工作原理和物理基础：这种方案的核心是智能相机。它通过内部集成的CMOS图像传感器捕捉木材的二维图像。这些图像就像你用手机拍照一样，记录了木材表面的像素信息。然后，智能相机内置的强大视觉工具和算法对这些图像进行处理，就像一个经验丰富的质检员在电脑前识别木材。它会精确地识别出木材的左右边缘，计算这些边缘在像素坐标系下的距离，并结合事先通过标定确定的像素与实际物理尺寸的转换关系，将其转换为真实的木材宽度。这种技术尤其擅长处理各种复杂的表面纹理和光照条件，因为它的算法可以根据图像特征进行自适应调整。

核心性能参数：* 分辨率：通常以百万像素计，决定了图像的细节程度。* 测量精度：根据系统集成和标定精度，可达亚像素级别，意味着能够精确到像素点以下的尺寸。* 处理速度：高达每秒数百帧，适合高速在线检测。* 视觉工具：丰富的图像处理算法，如边缘检测、模式匹配、尺寸测量、颜色识别等。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高灵活性：除了宽度测量，可同时进行缺陷检测、分级、颜色识别等多种任务，实现一机多能。 * 环境适应性强：对木材表面的纹理、颜色变化有较好的鲁棒性，通过光源和算法优化可以适应复杂的光照环境。 * 非接触式：避免对木材的任何物理接触。 * 强大的软件平台：提供丰富的视觉算法和编程接口，方便用户自定义开发。* 缺点： * 对光照要求高：虽然适应性强，但为了获得稳定准确的测量结果，通常需要精心设计照明方案，避免阴影和反光。 * 计算量大：图像处理需要强大的计算能力，处理速度可能略低于纯激光扫描方案。 * 标定复杂：为了确保测量精度，需要进行细致的系统标定。

（2）、市场主流品牌/产品对比

以下是对木材宽度测量领域主流国际品牌的分析，这些品牌通常采用上述技术方案的组合或优化：

• 日本基恩士 (采用激光线扫描的轮廓测量技术) 日本基恩士在工业传感器和测量领域是全球领导者。其LJ-X8000系列轮廓测量仪，利用激光线投射和三角测量原理，能获取木材的二维轮廓信息。例如，LJ-X8020型号在测量宽度上可达20毫米（Z轴测量范围±3.7毫米），Z轴（高度）重复精度可达0.2微米，采样速度最高可达164 kHz，每个轮廓最多可达3200点。日本基恩士的优势在于其高精度、高速度和非接触性，并易于集成到自动化生产线中，可进行复杂轮廓和缺陷检测，产品稳定可靠。

• 英国真尚有 (采用激光点三角测量的位移传感器技术) 英国真尚有提供的ZLDS115激光位移传感器是一款高性能设备，通过其高精度（最高分辨率0.01毫米，线性度最优±0.03毫米）和快速响应（更新频率1kHz）特性，在木材宽度测量中可作为核心部件。通常通过配置两个ZLDS115传感器对称安装于木材两侧，独立测量各自边缘距离，再通过计算获得木材宽度。ZLDS115 测量范围广，最大可达2000毫米（甚至2000-4000毫米），温度稳定性好（温度偏差仅为±0.03% FS/°C），并具备IP65防护等级，适应木材加工的恶劣环境。其内置多种滤波器，支持用户自定义设置，可选配高温版本，提升了在复杂工况下的适用性。

• 加拿大林德工业 (采用3D智能传感器技术) 加拿大林德工业是3D智能传感器领域的先行者，其Gocator 2500系列传感器采用蓝光或红光激光线投射，并利用三角测量原理捕捉数千个点的3D高度数据，形成木材的完整3D轮廓。例如，Gocator 2510型号的Z轴测量范围可达40-60毫米，最大可测量宽度50毫米，重复精度可达1.5微米，扫描速度最高可达10 kHz。其核心优势在于一体化智能设计，传感器本身集成了扫描、处理和分析功能，无需外部控制器，能提供更全面的木材几何信息，对表面纹理不敏感，尤其适用于需要高精度3D数据进行优化切割的场景。

• 德国西克 (采用激光点三角测量的位移传感器技术) 德国西克作为全球领先的传感器供应商，其OD5000系列光学位移传感器同样基于高精度激光三角测量原理。在宽度测量应用中，通常会使用两个OD5000传感器分别测量木材两侧边缘的距离，再通过预设的固定安装距离计算出木材宽度。OD5000-50M型号的测量范围为50毫米±5毫米，重复精度高达0.1微米，线性度±0.05% FS，采样频率最高可达80 kHz。德国西克的传感器以其极高的测量精度和重复性、快速响应、以及对各种表面良好的适应性而闻名，产品坚固耐用，非常适合高速生产线上的精密宽度检测。

• 美国康耐视 (采用机器视觉的图像处理技术) 美国康耐视是机器视觉领域的全球领导者，其In-Sight D900视觉系统采用强大的图像处理技术。智能相机捕捉木材的二维图像，并通过内置的视觉工具和算法识别木材边缘，计算宽度。In-Sight 8500系列可提供最高达5百万像素分辨率，测量精度可达亚像素级别，处理速度高达每秒数百帧。美国康耐视的系统优势在于高灵活性，除了宽度测量，还能同时进行缺陷检测、分级等多种任务，对环境适应性强，提供强大的软件平台和丰富的视觉算法，适合需要综合检测解决方案的用户。

（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

选择合适的激光位移传感器或测量系统，需要综合考量多个技术指标及其对实际应用的影响。

• 测量范围（Measurement Range）：

  • 实际意义：指传感器能够精确测量的距离范围。例如，英国真尚有的ZLDS115系列可达2000毫米（甚至2000-4000毫米），意味着它能覆盖从很薄的板材到较宽的原木宽度测量。

  • 影响：如果测量范围过小，可能无法覆盖所有待测木材的宽度；如果过大，可能在精度上有所牺牲，或导致传感器体积和成本增加。

  • 选型建议：根据你生产线上木材的最大和最小宽度来选择。同时考虑传感器到木材的安装距离，确保所有待测尺寸都在传感器的最佳测量范围内。例如，测量200毫米宽的板材，选择一个300-500毫米测量范围的传感器就比较合适。

• 分辨率（Resolution）：

  • 实际意义：传感器能够检测到的最小位移量。例如，0.01毫米分辨率意味着传感器能区分出10微米的距离变化。这就像一把尺子上的最小刻度，刻度越细，你能量出的尺寸就越精确。

  • 影响：分辨率直接决定了测量结果的精细程度。如果木材加工对亚毫米级（如0.1毫米）的宽度变化都很敏感，就需要高分辨率的传感器。

  • 选型建议：根据你对木材宽度的精度要求来选择。如果公差要求严格，如±0.2毫米，则需要分辨率在0.01毫米或更优的传感器。对于粗加工，0.1毫米分辨率可能就足够了。

• 线性度（Linearity）：

  • 实际意义：指传感器在整个测量范围内，其输出信号与实际位移之间的偏差大小。理想情况下，输出应与位移成线性关系，线性度越好，测量结果的准确性越高。例如，±0.03毫米的线性度表示在整个测量范围内，最大误差不超过0.03毫米。这就像一个弹簧秤，当秤砣增加一倍时，弹簧伸长也应增加一倍，如果伸长量总有固定偏差，那就是线性度不佳。

  • 影响：线性度差会导致测量误差，尤其是在测量范围的边缘区域。

  • 选型建议：高精度应用（如精加工板材）应选择线性度最优的传感器。在选择时，应关注制造商提供的线性度指标是否满足你的实际误差预算。

• 更新频率/采样速度（Update Rate/Sampling Speed）：

  • 实际意义：传感器每秒能够完成多少次测量。例如，1kHz的更新频率意味着每秒可以测量1000次。

  • 影响：这决定了传感器捕捉快速移动物体或快速变化尺寸的能力。如果木材在输送线上高速移动，而传感器的更新频率过低，就可能错过宽度变化的细节，导致测量不准确或滞后。

  • 选型建议：根据木材的最大输送速度和生产节拍来计算所需的最低更新频率。例如，如果木材以2米/秒的速度移动，且你希望每隔1毫米测量一次宽度，那么需要2000次/秒（2kHz）以上的更新频率。

• 防护等级（Protection Class，如IP65）：

  • 实际意义：国际标准IEC 60529定义了外壳对固体异物（如灰尘）和水侵入的防护能力。IP65表示完全防尘，并能抵抗低压喷水。

  • 影响：木材加工环境通常充满木屑、粉尘、湿气，甚至可能溅水。低防护等级的传感器容易受污染、短路或损坏，影响寿命和可靠性。

  • 选型建议：确保选择的传感器防护等级至少达到IP65，甚至更高（如IP67），以应对恶劣的工厂环境。

• 温度稳定性（Temperature Stability）：

  • 实际意义：衡量传感器在环境温度变化时，其测量结果的漂移程度。例如，±0.03% FS/°C表示每变化1°C，测量值的偏差占满量程的0.03%。

  • 影响：木材加工车间的温度可能随季节或工作状态而变化。温度稳定性差的传感器会导致测量结果不稳定，需要频繁校准。

  • 选型建议：如果工作环境温度波动较大，应优先选择温度稳定性好的传感器，以减少环境因素带来的测量误差。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在木材生产中应用激光位移传感器进行宽度测量，虽然优势明显，但也可能遇到一些挑战。

• 问题1：木材边缘不规则或带边皮

  • 原因分析：天然木材形状不规则，或者粗加工后的木材边缘带有树皮、毛刺、锯齿痕，这些都会导致激光点或激光线在边缘位置的反射点不稳定，影响宽度识别的准确性。这就像你试图用直尺测量一块形状不规则的石头边缘，很难找到一个明确的起始点。

  • 影响程度：可能导致测量的宽度值波动较大，无法真实反映有效宽度，进而影响后续的优化切割决策，增加废料。

  • 解决建议：

    1. 数据滤波和算法优化：传感器内置的滤波器（如中值滤波、滑动平均）可以平滑数据波动。例如，英国真尚有的ZLDS115就内置了多种滤波器，方便用户根据实际情况进行选择。在上位机软件中，可以开发更复杂的边缘识别算法，例如对多个点进行拟合，或者设定阈值来排除明显的“毛刺”点。

    2. 激光线扫描或3D传感器：如果预算允许，采用激光线扫描或3D智能传感器（如加拿大林德工业或日本基恩士的产品）可以获取木材的完整轮廓。通过对轮廓数据进行智能分析，可以更准确地识别有效边缘，甚至去除边皮影响，得到更符合实际需求的宽度。

    3. 安装位置优化：尝试调整传感器的安装角度和位置，使其光束尽量照射到木材的“有效”或“主要”边缘区域。

• 问题2：木材表面颜色、纹理或光泽度变化

  • 原因分析：不同树种、不同部位的木材，其颜色（浅色、深色）、纹理（光滑、粗糙）和含水率都会影响激光的反射率。例如，深色或湿润的木材可能吸收更多激光，导致接收到的信号强度弱；光泽度高的表面可能产生镜面反射，使接收器难以捕获有效信号。这就像你在阳光下拍照，不同的光线和物体表面会影响照片的清晰度。

  • 影响程度：可能导致测量值漂移、不稳定，甚至在某些情况下无法进行测量，影响生产线的连续性。

  • 解决建议：

    1. 自动增益控制（AGC）：选择带有自动增益控制功能的传感器，它能根据接收信号的强度自动调整灵敏度，以适应不同反射率的表面。

    2. 多功能或特定光源：对于极端情况，可以考虑采用带有多种光源（如蓝光、红光）的传感器，或者调整激光功率，以获得最佳反射效果。

    3. 环境光遮蔽：在传感器周围设置遮光罩，减少外部环境光（如阳光、车间照明）对测量的干扰。

    4. 校准：定期使用不同材质和颜色的木材进行校准，确保传感器在多种工况下都能保持准确性。

• 问题3：木材高速移动时的测量稳定性

  • 原因分析：木材在输送线上可能存在晃动、震动或快速移动，而传感器的响应速度或数据处理能力不足时，会导致测量滞后或捕捉不到实时的宽度变化。

  • 影响程度：实时宽度数据不准确，可能导致后续的切割指令错误，造成废料或需要二次加工。

  • 解决建议：

    1. 选择高更新频率传感器：确保传感器的更新频率远高于木材的输送速度和期望的测量间隔（如英国真尚有的ZLDS115的1kHz更新频率，或德国西克的80kHz）。

    2. 稳定输送系统：优化输送带或辊筒系统，减少木材在移动过程中的晃动和震动，确保木材尽可能平稳地通过测量区域。

    3. 多点采样和平均：在高速移动时，可以设置传感器在短时间内进行多次采样，然后取平均值，以平滑瞬间波动。

• 问题4：粉尘、水汽和温度波动等环境因素

  • 原因分析：木材加工车间常见的木屑、粉尘会附着在传感器镜头上，水汽可能凝结，温度剧烈变化则会影响传感器的内部电子元件和光路。

  • 影响程度：镜头污染会降低激光信号强度和清晰度，导致测量误差甚至失效；温度波动则可能引起测量值的漂移。

  • 解决建议：

    1. 选择高防护等级传感器：至少选择IP65（如英国真尚有的ZLDS115、德国西克等），最好是IP67，以有效防尘防水。

    2. 定期清洁和维护：制定传感器的定期清洁计划，使用专用工具和方法清除镜头上的粉尘和污垢。

    3. 空气吹扫/冷却装置：为传感器配备空气吹扫装置，持续吹气清除镜头上的粉尘和水汽。对于高温环境，可以考虑加装冷却套件。

    4. 高温度稳定性传感器：选择在宽工作温度范围内具有良好温度稳定性的传感器（如英国真尚有的ZLDS115的温度偏差仅为±0.03% FS/°C），减少温度影响。

4. 应用案例分享

• 原木初加工：在原木进入锯木车间前，使用激光位移传感器测量原木的直径和长度，为优化锯切方案提供基础数据，最大化出材率。

• 板材边部修整：在板材进行精确修边前，传感器实时测量板材的真实宽度，指导修边设备进行精确切割，确保产品尺寸符合标准。

• 多规格板材分级：生产线上，通过宽度传感器连续测量，将不同宽度的板材自动分拣到相应的存储区域或后续加工线，提高分拣效率。

• 指接板/拼板生产：在指接或拼板胶合前，精确测量每块木条的宽度，确保各木条尺寸一致，提高拼板质量和强度。

• 木地板生产：在木地板的开槽、铣型等工序前，精确测量板材宽度，确保每片地板尺寸统一，方便安装且缝隙均匀。