高速运动组件在自动化生产线上，如何实现10微米级非接触在线检测，克服振动与温度影响？【精密测量 工业检测】

1. 基于高速运动组件的基本结构与技术要求

高速运动组件，顾名思义，是指在机器设备中以极高速度运行的零部件。它们是现代工业生产中许多关键设备的核心，比如精密机床中的主轴、汽车发动机里的活塞、涡轮机中的叶片、工业机器人里的关节轴承，或者是生产线上的高速传送带、飞轮等。这些组件通常结构复杂，需要承受巨大的动态载荷和磨损。

想象一下，一个高速旋转的涡轮叶片，就像飞机引擎里的关键部件。如果它的尺寸稍有偏差，或者表面有微小的裂纹，在高速运转时就可能产生剧烈振动，不仅影响效率，甚至可能导致灾难性的故障。因此，对这些组件的在线检测，不仅要快，更要准。

这类组件的技术要求主要集中在以下几个方面：

• 几何尺寸精度： 组件的长度、宽度、直径、孔径等必须严格符合设计公差，任何微小偏差都可能导致装配困难或运行不稳定。

• 形位公差： 组件的形状（如圆度、平面度）和位置（如同轴度、平行度）精度至关重要，它直接影响组件的配合精度和运动轨迹。

• 表面完整性与质量： 表面不能有划痕、裂纹、凹坑、毛刺等缺陷，这些都可能成为应力集中点，导致疲劳失效。同时，表面粗糙度也影响摩擦和磨损特性。

• 动态特性： 在高速运行下，组件的平衡性、振动幅度和频率都需要控制在极小的范围内，以保证稳定性和寿命。

• 材料性能： 材料的强度、硬度、耐磨性等需要满足工作条件，并且在制造过程中要确保材料无内部缺陷。

2. 针对高速运动组件的相关技术标准简介

针对高速运动组件的在线检测，技术标准通常会围绕其核心性能参数来定义监测和评价方法。这些标准旨在确保组件在整个生命周期内都能可靠运行。

• 尺寸精度监测：

  • 定义： 测量组件实际尺寸（如长度、直径、厚度）与设计标称值之间的偏差。

  • 评价方法： 通过对比实测数据与预设的上下限公差，判断尺寸是否合格。例如，通过测量一个轴承外圈的直径，确保它在正负几微米的公差范围内。

• 形位公差评价：

  • 定义： 评估组件的几何形状（如圆度、平面度、直线度）和它们之间的相对位置（如同轴度、平行度、垂直度）是否满足设计要求。

  • 评价方法： 采集组件表面的多点数据或轮廓数据，通过数学算法（如最小二乘法）拟合理想几何形状，并计算实际形状与理想形状之间的偏差。比如，检测一个旋转轴的圆度，就是看它在各个截面上是否都是完美的圆形。

• 表面完整性与缺陷检测：

  • 定义： 检查组件表面是否存在划痕、裂纹、凹坑、异物、颜色不均等可见或不可见的缺陷。

  • 评价方法： 采集组件的表面图像或三维形貌数据，通过图像处理、模式识别或三维模型对比来识别和定位缺陷。通常还会定义缺陷的尺寸、深度、数量等参数的允许范围。

• 振动特性分析：

  • 定义： 监测组件在运行过程中产生的机械振动，包括振动的频率、幅值和相位等。

  • 评价方法： 通过安装振动传感器（如加速度计）实时采集振动信号，进行频谱分析、时域分析等，以判断是否存在不平衡、不对中、轴承磨损等异常情况。

• 温度分布监测：

  • 定义： 实时测量组件表面或关键部位的温度，以识别局部过热或异常温升。

  • 评价方法： 利用红外测温仪等非接触式设备，获取组件表面的温度分布图像或单点温度数据，并与正常工作温度范围进行比较，判断是否存在过热风险。

3. 实时监测/检测技术方法

在线检测高速运动组件，核心在于如何有效克服振动和温度变化带来的测量误差。市面上有多种非接触式技术方案，它们各有侧重，帮助我们实现这一目标。

(1) 市面上各种相关技术方案

激光三角测量技术

• 工作原理与物理基础： 激光三角测量是一种非常常见的非接触式距离测量技术。它的核心思想是利用光学三角关系来计算目标物体的距离。想象一下，你拿着一个激光笔，照射到墙上一点，然后你从侧面观察这个光点。当你前后移动激光笔时，光点在墙上的位置也会随之移动。激光三角测量就是把这个现象精确化。

  具体来说，传感器内部的激光发射器会发出一束激光，照射到被测物体的表面，形成一个明亮的光斑。这个光斑的反射光会被传感器内部的一个高分辨率光学接收器（比如CCD或CMOS线性阵列传感器）从另一个固定角度接收。

  当被测物体与传感器之间的距离发生变化时，由于几何三角关系，反射光斑在光学接收器上的位置会随之移动。传感器会精确测量光斑在接收器上的位移，然后利用预先标定好的几何参数，通过三角函数关系计算出物体表面的精确距离。

  其物理基础可以简化为一个直角三角形模型：假设：- L 是激光发射器中心到光学接收器中心的基线距离。- θ 是激光发射器光轴与基线 L 的夹角。- α 是光学接收器光轴与基线 L 的夹角。- f 是光学接收器的焦距。- H 是传感器到被测物体的理论基准距离。- Δh 是被测物表面相对于基准距离 H 的微小高度变化。- Δx 是当物体高度变化 Δh 时，光斑在光学接收器上的位移。

  在一个理想的线性化模型中，光斑在接收器上的位移 Δx 与被测物体高度变化 Δh 之间存在近似的线性关系。复杂的几何推导表明，高度变化 Δh 可以通过如下关系计算：Δh = (L * Δx * sin(θ)) / (L * cos(θ) - Δx * sin(α))在实际传感器设计和校准中，为了简化，并提高计算效率，通常会进行线性化处理，即：Δh ≈ K * Δx其中 K 是一个通过严格标定获得的系统常数，它将光斑在接收器上的像素位移直接转换为实际距离的变化。

• 核心性能参数典型范围：

  • 精度： 激光位移传感器的精度通常可以达到测量量程的±0.05%至±0.1%的线性度，对于短量程甚至能达到微米级别。

  • 分辨率： 分辨率高达量程的0.01%甚至更高，意味着能够识别极其微小的距离变化。

  • 测量频率/响应时间： 极高，单点测量频率可达数千到上万赫兹，适用于捕捉高速运动。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点：

    • 非接触性： 不与被测物体直接接触，避免磨损和损伤，特别适合在线检测和软性材料。

    • 高速度： 测量频率极高，能够实时跟踪高速运动的组件，有效应对运动模糊。

    • 高精度： 能够实现微米级的距离和尺寸测量。

    • 适应性强： 通过选用不同波长的激光（如红光、蓝光、UV光），可以适应不同颜色、光泽度甚至高温的物体表面。

    • 结构紧凑： 传感器体积小巧，易于集成到狭窄的工业环境中。

  • 缺点：

    • 受表面特性影响： 被测物体的表面颜色、光泽度、粗糙度会影响激光的反射效果，可能导致测量不稳定。例如，镜面反射容易产生“脱靶”，而吸光材料（如黑色橡胶）则信号弱。

    • 阴影效应： 对于有陡峭边缘或复杂几何形状的物体，可能会出现“阴影区域”，激光无法照射到或反射光无法被接收器捕获，导致数据缺失。

    • 温度漂移： 传感器内部的光学元件和电子元件会受到温度变化影响，导致测量基线或角度的微小变化，进而引入误差。

    • 测量范围限制： 单个传感器通常只能测量一个点的距离，对于大面积的形貌测量，需要通过扫描或多个传感器协同工作。

  • 成本考量： 中等偏高，但由于技术成熟、应用广泛，性价比在不断提升。

结构光投影技术

• 工作原理与物理基础： 结构光投影技术类似于在物体表面“投射一张网格”，然后观察这张网格如何变形来推断物体形状。它通过数字投影仪将一系列预先设计好的光栅图案（如条纹、点阵或编码图案）投射到高速运动组件的表面。由于组件表面的三维几何形状，这些投射上去的图案会发生明显的变形。

  一个或多个高分辨率相机从不同角度同步捕获这些变形后的图案图像。系统会利用三角测量原理和立体视觉算法，通过分析这些图像中图案的位移、形状变化和编码信息，计算出组件表面上每一个点的精确三维坐标，最终形成高密度的三维点云数据。

  其物理基础是多视几何和三角测量。通过已知投影仪和相机的内外参数，以及它们之间的相对位置关系，当图像中的一个点对应到投影仪投射的某个特征时，就可以通过光线追踪和三角交汇的原理，精确计算出该点在三维空间中的坐标。

• 核心性能参数典型范围：

  • 测量精度： 最高可达0.01mm（10微米）。

  • 测量速度： 单次测量时间短，可在数秒内完成整个视场的三维数据采集，适合在线节拍。

  • 视场范围： 从几平方厘米到数平方米不等，可根据应用需求配置。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点：

    • 全场三维测量： 能一次性获取整个测量区域的三维数据，效率高。

    • 数据密度高： 产生高密度的点云数据，能精确重建复杂几何形状。

    • 非接触性： 避免了对被测物的损伤，适用于易损或软性材料。

    • 适用于复杂形状： 对复杂曲面和自由曲面有良好的适应性。

  • 缺点：

    • 受环境光影响大： 强环境光会干扰投射图案的识别，需要控制环境照明。

    • 对表面反射率敏感： 高光泽或吸光表面会影响图案的清晰度和相机捕捉效果。

    • 运动模糊： 高速运动的物体在图案投影和相机曝光期间可能发生位移，导致图案模糊，影响测量精度。

    • 温度敏感： 投影仪和相机受温度变化影响，可能导致系统标定参数漂移。

  • 成本考量： 相对较高。

焦点变焦（Focus-Variation）技术

• 工作原理与物理基础： 焦点变焦技术，又称焦点扫描或景深拓展技术，其原理类似于我们用光学显微镜观察微观世界。当你转动显微镜的调焦旋钮时，不同高度的物体表面部分会依次变得清晰。焦点变焦系统就是利用这个原理，结合高分辨率光学探头，对被测物体表面进行垂直方向（Z轴）的逐层扫描。

  在扫描过程中，系统会连续拍摄一系列不同焦平面的图像。对于每一张图像，只有处于探头焦点区域内的表面细节才是最清晰、对比度最高的。系统通过智能算法实时分析这些图像的对比度、梯度或锐利度等指标。当某个点的清晰度达到最大时，系统就记录下该点对应的Z轴高度值。最终，将所有清晰点的图像信息和对应的Z轴高度信息“堆叠”起来，就能重建出组件表面的高分辨率三维形貌，同时还能精确测量表面粗糙度、波纹度以及复杂的微观几何结构。

  其物理基础是光学成像的焦深原理。光线从物点发出，通过物镜后会聚在像点。只有当物点恰好位于物镜的焦点时，其在图像传感器上形成的像才是最清晰的。通过改变物镜与物体之间的距离（Z轴扫描），并识别图像清晰度最高的点，即可确定物体表面的高程。

• 核心性能参数典型范围：

  • 垂直分辨率： 极高，最高可达10纳米（nm）。

  • 测量速度： 完成复杂表面的三维测量通常需要数秒到数十秒（取决于测量区域和精度要求），相对较慢。

  • 测量范围： 高测量能力，可测量复杂形状和陡峭角度的微观结构。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点：

    • 极高精度： 尤其在微观尺度下，能够提供纳米级的垂直分辨率，非常适合表面粗糙度、波纹度和微观形貌的测量。

    • 非接触性： 不损伤被测物表面。

    • 多功能性： 能够同时测量三维几何尺寸和表面粗糙度。

    • 适用性广： 对不同材质和颜色的表面有较好的适应性。

  • 缺点：

    • 测量速度慢： 需要进行Z轴扫描和图像处理，因此测量速度相对较慢，通常不适合超高速在线检测，更多用于离线或近线高精度检测。

    • 对环境敏感： 对测量环境的振动、灰尘和温度变化非常敏感，因为纳米级的测量对外部干扰极为苛刻。

    • 视场较小： 单次测量的视场通常较小，需要进行拼接才能测量大尺寸物体。

  • 成本考量： 通常非常昂贵。

(2) 市场主流品牌/产品对比

这里我们将重点对比基于激光三角测量、结构光投影和焦点变焦技术的主流品牌产品，它们在解决高速运动组件检测问题上各有所长。

• 日本基恩士 (采用激光三角测量原理) 日本基恩士的LJ-X8000系列激光轮廓仪，在工业在线检测领域以其卓越的检测速度和测量精度著称。该系列产品基于激光三角测量原理，但它发射的是激光线而非单点，能够高速扫描组件表面，捕获激光线形成的轮廓图像，从而获取组件的2D截面和3D表面几何数据。其核心优势在于极高的扫描速度，最高可达128k点/秒，以及出色的Z轴重复精度，最低可达0.25μm。这使得它能够对高速运行的生产线上的复杂组件进行实时、非接触式轮廓和表面三维形貌测量，尤其适用于需要快速且高精度检测复杂形状的应用场景。

• 英国真尚有 (采用激光三角测量原理) 英国真尚有ZLDS103激光位移传感器是一款性能卓越的超小型测量设备，尺寸仅45x30.5x17mm。它同样基于激光三角测量原理，但主要进行单点位移测量。ZLDS103以其高精度和高测量频率脱颖而出，线性度达到±0.05%，分辨率高达0.01%（数字输出），测量频率最高可达9400Hz，确保了在高速测量时仍能保持超高精度。此外，ZLDS103具有强大的环境适应性，抗振动能力达20g / 10-1000Hz，工作温度范围宽至-10°C至+60°C，防护等级达IP67，适应恶劣环境，并提供红色、蓝光或UV激光选项，增强了对高温物体和有机材料的适用性。它非常适合在空间受限或恶劣工业环境中，进行精密位移、尺寸和表面轮廓的在线检测。

• 德国卡尔·蔡司 (采用结构光投影技术) 德国卡尔·蔡司的AIMax Cloud光学三维测量系统，采用先进的结构光投影技术，专注于快速获取复杂几何形状组件的完整三维数据。该系统通过数字投影仪将光栅图案投射到组件表面，并由高分辨率相机捕获变形图像，进而计算出高密度的三维点云数据，实现尺寸、形状和位置的精确测量，其测量精度最高可达0.01mm。AIMax Cloud的优势在于其非接触式全场三维测量能力，能够快速获取完整的三维形貌，系统集成度高，并具备出色的抗车间环境干扰能力，能够无缝集成到自动化生产线中，实现高速运动组件的在线批量质量控制。

• 奥地利依科纳 (采用焦点变焦技术) 奥地利依科纳的InfiniteFocus G5光学测量系统，基于高精度的焦点变焦技术，能够进行非接触式、高精度的三维表面形貌测量。系统通过高分辨率光学探头逐层扫描高速运动组件表面，并分析不同焦平面上图像的对比度变化，重建出组件表面的高分辨率三维形貌。其垂直分辨率最高可达10nm，能在数秒内完成复杂表面的三维测量。InfiniteFocus G5尤其适用于精密零部件和微观结构的检测，能够同时进行表面粗糙度、波纹度以及几何尺寸的测量，尽管速度相对较慢，但其超高精度使其在对微观细节有严苛要求的场景中表现卓越。

(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

在为高速运动组件选择在线检测设备或传感器时，必须像挑选外科手术刀一样精准，关注其核心性能指标，因为它们直接决定了检测的准确性和效率。

• 测量频率/响应速度：

  • 实际意义： 就像相机快门速度一样，测量频率决定了传感器在一秒内能完成多少次独立测量。对于高速运动的组件，如果传感器的“快门”不够快，就可能在组件通过检测区域时“漏拍”关键瞬间，或者捕捉到的数据是组件在移动过程中的模糊状态。例如，一个测量频率为9400Hz的传感器，意味着每秒能进行9400次测量，这对于捕捉组件高速通过时的微小变化至关重要。

  • 选型建议： 必须优先选择测量频率远高于被测组件运动速度（或通过检测点的频率）的传感器。通常，传感器的测量频率至少应是被测事件频率（例如，每秒通过的组件数量或组件上的特征点数）的2-5倍，以确保有足够的采样点来准确重构组件的形貌或位置。

• 测量精度与分辨率：

  • 实际意义： 精度是指测量结果与被测物理量的真实值之间的接近程度，它反映了测量系统的系统误差和随机误差的总和，通常用线性度来表示。分辨率是传感器能识别和输出的最小测量变化量，就像一把尺子上的最小刻度。如果分辨率不够高，微小的缺陷或尺寸变化就可能被“忽略”。

  • 选型建议： 根据被测组件的公差要求和需要检测的最小特征尺寸来选择。如果组件的公差要求是微米级，那么传感器的精度和分辨率也必须达到相应的微米或亚微米级别。例如，检测一个头发丝（约50-100微米）的直径变化，传感器的分辨率至少要能识别几个微米，才能有效判断其尺寸合格性。

• 抗振动能力：

  • 实际意义： 工业生产线上机器振动是常态。如果传感器或其安装支架受到振动影响，就会像一个不稳定的尺子，测量结果自然就不准。传感器的抗振动能力表示它能在多大的振动加速度和频率范围内稳定工作，而不会因为自身的晃动导致测量结果失真。

  • 选型建议： 对于安装位置振动较大的场景，必须选择具有高抗振动等级的传感器。同时，在安装时采取物理减振措施，如使用减振垫、专业的减振支架，或者将传感器安装在与振动源隔离的独立平台上。

• 温度稳定性：

  • 实际意义： 温度变化对测量精度是一个隐形杀手。高温或低温可能导致传感器内部的光学元件或电子部件发生热膨胀、收缩或特性漂移，进而影响测量结果。宽泛的工作温度范围和较低的温度漂移系数是衡量其温度稳定性的关键指标。

  • 选型建议： 如果工作环境温度波动大，或者被测物体本身温度高，应选择工作温度范围宽、温度漂移系数小的传感器。对于高温物体，还应考虑传感器是否提供蓝光或UV激光等特殊波长选项，因为这些波长受物体热辐射的干扰较小，能减少因表面发射率变化带来的误差。

• 测量范围与光斑尺寸：

  • 实际意义： 测量范围指传感器能有效测量的最大和最小距离之间的跨度。光斑尺寸是被测物表面上激光束的直径或结构光图案的精细度，它决定了传感器能捕捉到的细节程度。光斑太大，可能覆盖多个细节导致平均化；光斑太小，则需要更长时间进行扫描以覆盖整个区域。

  • 选型建议： 根据被测物的实际尺寸和需要检测的最小特征尺寸来选择合适的测量范围和光斑尺寸。例如，如果需要检测一个细小的划痕或毛刺，就需要选择光斑尺寸非常小（如几十微米）的传感器。

• 输出接口与数据处理能力：

  • 实际意义： 传感器提供RS232/RS485数字输出或4-20mA/0-10V模拟输出，以及一定的传输速率。这些决定了测量数据如何从传感器传输到上位机，以及数据传输的速度和可靠性。高速、稳定的数据传输对于在线检测至关重要。

  • 选型建议： 在线检测通常需要快速、稳定的数据传输，数字接口（如RS485）通常更抗干扰，且能传输更多信息，便于集成和编程。同时，要确保上位机（PLC或工控机）有足够的数据处理能力和通信带宽，能够及时接收和处理传感器产生的高速数据流，避免数据丢失或处理滞后。

(4) 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在线检测高速运动组件时，往往会遇到一些挑战，但通过针对性的方法和技术调整，这些问题都是可以有效解决的。

• 问题1：高速运动导致的运动模糊和测量不稳定

  • 原因与影响： 组件在传感器曝光或采样时间内移动过快，就像用手机拍快速飞驰的赛车，如果快门速度不够，照片就会模糊不清。这会导致激光光斑在图像传感器上形成“拖影”，或者采样点未能精确捕捉到目标位置，从而引入测量误差，降低精度和重复性。

  • 解决建议：

    1. 提高测量频率/缩短曝光时间： 选择测量频率极高的传感器，或对于基于图像的传感器，将曝光时间设置到极致短，配合更强的光源，确保在极短时间内捕捉清晰图像。

    2. 精确触发与同步： 利用外部高速触发信号（如光电开关、编码器脉冲）精确同步传感器的测量，确保每次测量都在组件通过固定位置的瞬间进行，消除时间上的不确定性。

    3. 运动补偿算法： 如果组件的运动轨迹和速度可预测，可以在数据处理软件中引入运动补偿算法，根据组件的已知速度和方向对测量数据进行校正。

• 问题2：环境振动引起的测量误差

  • 原因与影响： 生产线上的振动无处不在，无论是机器运行、设备搬运还是周围环境，都可能导致传感器或被测组件发生微小的相对位移，使得测量基准不稳定，从而产生虚假的尺寸或位置变化，影响测量精度。

  • 解决建议：

    1. 选用高抗振传感器： 优先选择传感器本身具有优秀抗振动性能的产品，它们内部设计能有效抑制自身在振动下的结构变形。

    2. 物理减振措施： 在传感器或其安装支架下方安装专业的减振垫、减振器、气浮平台等，物理隔离振动传递。同时，确保安装支架本身足够坚固和稳定，无晃动。

    3. 多点测量与数据融合： 对组件的关键尺寸或形貌进行多点同时测量，通过数据融合算法消除或削弱单一测点因瞬时振动产生的误差。

    4. 数字滤波： 在数据采集后，应用数字滤波器（如滑动平均、中值滤波、卡尔曼滤波）来平滑数据，滤除高频振动带来的噪声。

• 问题3：温度变化对测量精度的影响

  • 原因与影响： 工业环境温度变化大，可能导致传感器内部光学元件（如透镜）或电子部件（如激光器）因热胀冷缩而产生微小形变或性能漂移。此外，被测组件本身的热胀冷缩也会导致其实际尺寸发生变化，这些都会直接影响测量结果的准确性。

  • 解决建议：

    1. 选用宽温范围传感器并严格校准： 选择工作温度范围宽广、且经过严格温度校准的传感器，它们在不同温度下依然能保持稳定性能。

    2. 温度补偿：

       • 传感器内置补偿： 许多高端传感器会集成温度传感器，实时监测内部温度并进行自动校正，将温度变化对测量结果的影响降到最低。

       • 外部温度补偿： 在传感器附近或被测件附近安装额外的温度传感器，将环境温度数据反馈给控制系统，通过软件算法对测量结果进行实时补偿。

    3. 环境温控： 如果工艺允许，对传感器所在检测区域或整个检测站进行温控，保持环境温度恒定。

    4. 特殊激光波长： 对于高温物体，选择蓝光或UV激光等不易受物体自身热辐射干扰的波长，可以提高测量稳定性。

• 问题4：被测物表面特性复杂（颜色、光泽、透明度）

  • 原因与影响： 不同的表面特性会影响激光的吸收、反射和散射方式。例如，高光泽的镜面可能导致激光反射到传感器接收器以外，造成“脱靶”；深色吸光表面则可能导致反射信号过弱；透明或半透明材料则可能让激光穿透或产生内部散射，都无法形成稳定的光斑，从而影响测量精度或导致测量失败。

  • 解决建议：

    1. 选择多波长或自适应激光传感器： 选择提供多种激光波长（如红光、蓝光、UV光）选项的传感器，针对不同材料特性进行优化。蓝光和UV光对黑色吸光材料或有机材料的测量效果通常优于红光。一些先进传感器还具有自动功率调节功能，能适应表面反射率变化。

    2. 调整测量角度： 对于高光泽表面，通过调整传感器的安装角度，使其避免镜面反射，而是利用漫反射来获取信号。

    3. 表面预处理： 在不影响产品功能和检测目的的前提下，对于特别难以测量的表面，可以考虑进行哑光处理（如喷涂一层极薄的显影剂或哑光漆），以增加漫反射。

4. 应用案例分享

• 精密轴承制造： 在轴承生产线上，激光位移传感器被用于在线检测轴承内圈、外圈、滚动体等组件的尺寸精度、圆度和跳动量，确保轴承在高速运转时的精度和寿命。例如，英国真尚有的激光位移传感器可以用于此类场景，实现高精度测量。

• 航空发动机叶片检测： 航空发动机涡轮叶片制造过程中，需要对其复杂的三维曲面轮廓和表面粗糙度进行高精度检测，以确保其气动性能和承受高温高压的能力，激光轮廓仪和结构光系统在此发挥关键作用。

• 半导体晶圆和封装： 在半导体制造中，激光位移传感器用于实时监测晶圆的翘曲度、厚度，以及芯片封装的高度和共面性，以保证微米级的生产精度。

• 新能源电池生产： 锂电池生产线上，激光传感器用于检测电极片的厚度、涂覆均匀性以及电池包的尺寸一致性，确保电池性能和安全性。

• 轨道交通车轮磨损检测： 在火车或地铁检修中，激光测量系统可以对高速通过的车轮踏面、轮缘等关键部位进行非接触式扫描，快速评估其磨损情况，保障运行安全。