如何让拣选机实现对复杂异形工件的亚毫米级高精度定位与抓取？【机器视觉，3D传感器】

1. 异形工件的基本结构与定位技术要求

在复杂工业环境中，拣选机需要处理的“异形工件”通常指的是那些形状不规则、表面不平整、尺寸多变，甚至材质和颜色也可能差异很大的物品。比如，电子产品中的异形连接器、汽车制造中的冲压件、物流分拣中的不规则包装箱，或是食品加工中的农产品等。

这些工件不像标准件那样有统一的几何特征或明确的基准面。想象一下，如果你要夹取一个放在桌面上的标准立方体，你只需要知道它的长宽高和大致位置就能准确抓取。但如果要抓取一个形状像艺术雕塑一样复杂的不规则物体，仅仅知道它在桌面的哪个区域是远远不够的。你需要知道它具体的姿态、哪个面可以被安全抓取，以及抓取点精确的三维坐标。

因此，对异形工件的定位，其技术要求远超普通工件。它不仅仅是确定工件在X、Y、Z轴上的位置，更包括对工件姿态（如倾斜角度、旋转角度）的精确感知。这就要求定位系统必须具备：

• 高精度和高分辨率： 能够识别工件微小的形变和细节特征，确保抓取点和路径的精确性，避免抓取失败或损坏工件。比如，0.1毫米的定位误差可能导致拣选爪无法对准目标特征，尤其是在处理精密异形件时。

• 强适应性： 能够应对工件表面颜色、材质（如反光、吸光）的变化，以及可能存在的油污、灰尘等工业环境因素，保持稳定的测量性能。

• 快速响应： 拣选机通常是高速运行的，传感器需要以极快的速度完成测量并将数据反馈给控制系统，以适应生产节拍。

• 三维信息获取能力： 对于异形工件，仅仅知道一个点的距离是不够的，通常需要获取其轮廓、高度甚至完整的表面三维模型，才能进行有效的抓取规划。

• 环境鲁棒性： 工业现场往往伴随着振动、温度波动、电磁干扰等，传感器需要具备足够的防护等级和稳定性，确保长期可靠运行。

在保证稳定性（例如，生产效率、产品良品率或系统可靠性等）的前提下，提升异形工件的定位精度，意味着我们需要在不牺牲拣选机整体性能指标的情况下，通过更先进的感知技术来优化抓取决策。

2. 异形工件定位的相关监测参数简介

对于异形工件的定位，我们需要关注和评估多个关键参数，这些参数定义了定位的“好坏”以及如何进行评价。

• 空间位置精度 (Position Accuracy)： 指的是工件的实际中心点或某个特定特征点，与系统识别并输出的理论中心点或特征点之间的距离偏差。我们可以将其分解为X轴、Y轴和Z轴方向上的误差。评价时，通常会通过多次测量取平均值和标准差来评估其重复性和准确性。

  • 通俗理解： 就像你用尺子量一个东西的位置，如果每次量出来的数据都和它的真实位置差很远，或者每次量的都不一样，那精度就不高。

• 姿态精度 (Orientation Accuracy)： 对于异形工件，仅仅知道位置是不够的，还需要知道它在空间中的旋转角度（如俯仰、偏航、滚转）。姿态精度衡量的是系统识别出的工件姿态与实际姿态之间的角度偏差。评价方法通常涉及建立工件的三维模型，并通过多点测量或图像处理来计算其在三维空间中的旋转矩阵或欧拉角。

  • 通俗理解： 一个弯曲的管子，你不仅要找到它在哪里，还得知道它朝哪个方向倾斜着，是立着还是躺着，否则机械臂抓取时可能会抓空或者抓错地方。

• 轮廓匹配度 (Contour Matching Degree)： 对于形状复杂的异形工件，定位往往需要通过识别其边缘和轮廓特征来实现。轮廓匹配度评价的是系统提取到的工件轮廓与预设的工件标准轮廓之间的吻合程度。这通常通过几何匹配算法（如边缘检测、形状匹配）来量化。

  • 通俗理解： 想象你在玩拼图，如果你能精确地找到拼图块的边缘并和图片上的轮廓完美对齐，匹配度就很高。

• 表面完整性或缺陷检测 (Surface Integrity/Defect Detection)： 在定位的同时，有时也需要检查工件表面是否有划痕、凹陷、变形等缺陷，这会影响拣选策略或后续工序。通过对工件表面进行扫描或图像分析，可以识别和量化这些缺陷的尺寸、位置和严重程度。

  • 通俗理解： 抓取一个易碎品时，你肯定不希望抓到它已经破损的地方。定位系统如果能同时告诉你工件哪里有缺陷，就能避免不必要的损失。

• 测量重复性 (Repeatability)： 指的是在相同条件下，对同一工件的同一特征点进行多次测量，所得结果之间的一致性。重复性是衡量传感器或系统稳定性的重要指标。

  • 通俗理解： 你连续用同一个设备测量同一个东西100次，如果100次结果都非常接近，说明它的重复性很好，每次都能给出可靠的结果。

3. 实时监测/检测技术方法

拣选机在复杂工业环境中对异形工件进行定位，可以利用多种先进的实时监测/检测技术。下面我们将深入探讨市面上主流的几种技术方案。

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 激光三角测量法 (Laser Triangulation)

激光三角测量法是一种非常常见的非接触式位移测量技术。它的基本原理是利用几何三角关系来计算被测物体的位移。

工作原理和物理基础：想象一下，你拿着一个手电筒（激光发射器）对着墙壁照出一个光点。然后你站在一个固定位置，用眼睛（接收器）观察这个光点。当你把手电筒向后移动，光点在墙上的位置没有变，但你观察到光点与你的视线角度发生了变化。激光三角测量法就是利用这个角度变化来推算距离。

具体来说，传感器内部有一个激光发射器向被测物体表面发射一束激光，在物体表面形成一个光点。这个光点会反射光线。反射光经过接收透镜的聚焦后，投射到一个位置敏感探测器（PSD）或CMOS/CCD图像传感器上。当被测物体与传感器之间的距离发生变化时，光点在被测表面的位置会移动，导致反射光在接收器上的投影位置也随之改变。通过精确测量光点在接收器上的位置变化，并结合传感器内部光学元件的几何参数，就可以利用三角函数关系计算出被测物体到传感器的距离（即位移）。

假设激光发射器、接收透镜中心和接收器上的光点位置构成一个三角形。设发射器到接收透镜的基线长度为 B，发射激光与基线之间的角度为 α，接收透镜与接收器之间的距离为 f（焦距），光点在接收器上的位移为 Δx，被测距离为 Z。根据相似三角形原理，可以推导出：Δx / f = B / (Z tan(θ) - B)其中，θ 是反射光线与基线之间的角度。或者更常见的简化公式，当角度 θ 较小时：Z = (B f) / Δx这个公式揭示了被测距离 Z 与光点在接收器上位置变化 Δx 之间的反比关系。

核心性能参数的典型范围：* 精度： 激光三角测量具有较高的测量精度，优质的系统精度可达0.01%的满量程精度，重复精度可优于1微米。* 分辨率： 能够分辨的最小位移量，一般在亚微米到数微米之间。* 测量范围： 测量范围根据具体型号和应用场景而有所不同，可以从几毫米到数米不等。* 响应时间： 响应速度快，通常在毫秒级甚至更短，适合高速动态测量。* 点数/轮廓： 对于线激光传感器，可以一次性获取数百到数千个点组成的高精度轮廓数据。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度： 特别是在中短距离测量中，能实现极高的精度。 * 非接触式： 不会磨损或划伤被测物体，适用于软性、易损或高温物体。 * 快速测量： 响应速度快，适合在线实时监测。 * 可获取轮廓信息： 通过线激光或扫描方式，可以获取被测物体的二维轮廓甚至三维表面信息，这对于异形工件的形状识别至关重要。 * 对材质和颜色适应性较好： 通过调整激光功率和接收器灵敏度，能适应多种表面。* 局限性： * 对表面反射特性敏感： 镜面反射或透明物体可能导致测量困难或误差。 * 存在阴影效应： 对于复杂形状的物体，某些部位可能被遮挡，无法被激光照射或反射光无法到达接收器，形成测量盲区。 * 测量范围相对有限： 相较于飞行时间法，其测量距离通常较短，精度随距离增加而下降。 * 成本考量： 高端线激光或点激光传感器成本相对较高，尤其在需要多传感器协同工作时。

3.1.2 飞行时间法 (Time-of-Flight, ToF)

飞行时间法是一种通过测量激光脉冲往返时间来计算距离的技术。

工作原理和物理基础：传感器发射一个激光脉冲，当脉冲到达被测物体表面后会反射回来，传感器接收到反射脉冲。通过精确测量激光从发射到接收所花费的时间，再乘以光速，就可以计算出传感器到物体的距离。其核心公式非常简单：距离 D = (光速 c × 飞行时间 t) / 2光速 c 是一个常数（约3 × 10^8 米/秒）。因此，只要能精确测量飞行时间 t，就能得到距离 D。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围： 通常较长，可达数十米甚至数百米。* 分辨率： 随着技术进步，可达毫米甚至亚毫米级别。* 线性度： 典型在±0.01毫米至±几毫米之间。* 开关频率： 可达数十千赫兹。* 精度： 一般为毫米级到厘米级，高端产品可达亚毫米级。

技术方案的优缺点：* 优点： * 长距离测量： 适合测量较远距离的物体，对测量范围不敏感。 * 抗环境干扰能力强： 对环境光、灰尘等有较好的抵抗力。 * 结构相对简单： 便于集成到工业设备中。 * 不易产生阴影效应： 由于激光束较窄，通常能穿透一些狭窄区域。* 局限性： * 精度相对较低： 相比激光三角测量法，在短距离内通常精度稍逊。对时间测量的精度要求极高，纳秒级的误差就会带来毫米级的距离误差。 * 无法获取轮廓： 单点ToF传感器只能获取一个点的距离，无法直接获取物体的轮廓或三维形状。需要通过扫描才能构建轮廓，但会增加系统复杂度和成本。 * 对反射率变化敏感： 极端反射或吸收的表面可能影响测量性能。 * 成本考量： 高性能的ToF传感器成本不低。

3.1.3 机器视觉与深度学习技术 (Machine Vision with Deep Learning)

这是一种通过图像处理和人工智能算法来识别、定位和检测物体的技术。

工作原理和物理基础：系统通过工业相机采集工件的高分辨率图像。传统机器视觉依赖于预定义的规则和算法（如边缘检测、形状匹配、特征提取等）来分析图像。例如，通过Canny算子检测边缘，然后使用霍夫变换识别直线或圆，再进行几何计算来确定物体位置。而结合深度学习后，系统不再完全依赖人工设定的规则，而是通过大量带标注的图像数据进行训练，让神经网络自动学习工件的特征、缺陷模式以及定位规律。训练好的模型可以识别图像中的物体、分割出其轮廓、预测其精确位置和姿态，甚至进行复杂缺陷的分类。这种方法类似于人类通过经验学习来识别事物。

核心性能参数的典型范围：* 图像分辨率： 从几十万像素到数千万像素不等，直接影响识别精度。* 处理速度： 取决于处理器性能、算法复杂度以及图像分辨率，通常在毫秒到秒级。高性能处理器集成深度学习推理引擎可实现更快的检测速度。* 定位精度： 通常可达像素级甚至亚像素级，通过标定和优化可实现亚毫米甚至微米级的物体中心定位。* 检测速度： 取决于具体应用和图像处理复杂度。* 通信接口： 千兆以太网、USB3.0，支持多种工业协议。

技术方案的优缺点：* 优点： * 强大的形状和特征识别能力： 特别擅长处理复杂、多变、不规则的异形工件。深度学习能处理传统视觉难以应对的表面纹理、光照变化等问题。 * 高精度定位与姿态识别： 可以精确识别工件的多个特征点、轮廓，从而推算其在三维空间中的精确位置和姿态。 * 非接触式且信息丰富： 一次成像可以获取工件的多个维度信息，包括形状、尺寸、表面缺陷等。 * 适应性强： 经过训练后，对工件的颜色、材质、表面光泽变化以及环境光照波动具有较强的鲁棒性。 * 高度智能化： 能够学习和适应新的工件类型或变化。* 局限性： * 对计算资源要求高： 尤其是深度学习模型，需要强大的处理能力，通常成本较高。 * 依赖高质量图像： 光照、相机参数、工件表面特性等对图像质量影响大，进而影响识别精度。 * 训练成本高： 深度学习模型需要大量标注数据进行训练，训练周期长，专业知识要求高。 * 不适用于极端高温或辐射环境： 相机在这些环境下性能会受到限制。 * 三维信息获取复杂： 单个2D相机只能获取平面信息，要获得准确三维信息需要多相机、结构光等复杂配置，或与激光传感器结合。

3.2 市场主流品牌/产品对比

这里我们将对比几款在异形工件定位领域具有代表性的产品和品牌，涵盖不同的测量技术。

• 日本基恩士 (Keyence) - 激光三角测量法 日本基恩士在传感器领域以其高性能和用户友好的产品著称。其LJ-V7000系列激光位移传感器采用激光三角测量法，通过高速线阵CMOS和专用处理芯片，实现对物体轮廓的高精度、高速度测量。例如，LJ-V7080型号的测量范围为80±12毫米，重复精度在X轴可达0.3微米，Z轴0.5微米，扫描速度最高可达64千赫，每个轮廓可获取9600点。这使得它在需要获取精细轮廓和表面形状的应用中表现出色，尤其适合在线批量检测，并且对不同材质和颜色表面具有优秀的适应性。

• 英国真尚有 (ZSY) - 激光三角测量法 英国真尚有ZLDS116激光位移传感器同样采用光学三角测量原理，通过二极管阵列和光学元件观察激光束在被测表面的反射，实现高精度非接触测量。ZLDS116具有广泛的测量范围，最大测量距离达10米，测量范围可达8米，精度最高可优于0.08%（取决于测量范围）。其响应时间仅为5毫秒，适合动态测量。此外，它具备多样的激光功率选项（2mW、5mW和10mW）和IP66级铸铝外壳及空气净化系统，使其能够在恶劣的工业环境中使用。部分型号可以测量高达1300°C的被测物。ZLDS116的多功能性使其适用于直径测量、长度测量、直线度测量、卷径测量、线圈定心、高度测量等多种场景，在需要中长距离、高精度且环境恶劣的异形工件定位应用中展现出显著优势。

• 德国西克 (SICK) - 飞行时间法 (ToF) 德国西克作为工业自动化传感器的领导者之一，其OD5000系列传感器采用飞行时间法。该系列通过发射调制激光脉冲，测量激光从发射到目标再反射回接收器所需的时间来计算精确距离。例如，OD5000-120型号的测量范围为50至170毫米，分辨率可达0.001毫米起，线性度可达±0.01毫米，开关频率最高80 kHz。德国西克的ToF传感器在长距离测量中能保持高精度，对复杂或有色表面具有良好适应性，且具备坚固耐用的工业级设计，非常适用于恶劣的工业环境。它在需要较长测量距离和高可靠性的异形工件粗定位或大尺寸工件测量中表现优异。

• 美国科里奥利 (Cognex) - 机器视觉与深度学习技术 美国科里奥利公司是机器视觉领域的全球领导者。其In-Sight D900系列产品结合了机器视觉与深度学习技术，通过相机采集图像，并利用内置的边缘学习软件和预先训练好的模型，识别、定位、检测、测量物体。该系列具有高图像分辨率，搭载高性能处理器和深度学习推理引擎，支持千兆以太网等多种工业通信接口。美国科里奥利的优势在于能够处理传统视觉系统难以解决的复杂、可变、缺陷检测和分类任务，对高度变化的异形工件和复杂环境具有极强的适应性，实现高精度的识别和定位，尤其适用于需要识别复杂特征、进行多点定位和姿态感知的应用。

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

在为拣选机选择激光位移传感器或相关定位设备时，需要综合考虑多个技术指标，并结合具体的应用场景进行权衡。

1. 测量精度与重复精度：

   • 实际意义： 测量精度决定了测量结果与实际值的接近程度，重复精度则衡量多次测量结果的一致性。对于异形工件定位，这直接影响拣选爪能否准确抓取工件，避免偏差过大导致失败或损伤。例如，如果拣选目标是一个1毫米宽的卡槽，那么传感器精度至少应在0.1毫米以内。

   • 选型建议： 精密异形件（如电子元器件）需要微米级的精度；大尺寸工件（如物流包裹）可能允许毫米级精度。选择时要明确自身应用所需的最小定位误差。在复杂环境中，重复精度可能比绝对精度更重要，因为它反映了系统在相同条件下的稳定性。

2. 测量范围与工作距离：

   • 实际意义： 测量范围是传感器能测量的最大和最小距离之间的区间。工作距离是传感器安装位置到被测物体的合适距离。这关系到传感器的安装灵活性和是否能覆盖所有工件的尺寸及放置区域。

   • 选型建议： 如果工件尺寸变化大，或者传感器需要安装在远离工件的地方，应选择测量范围广的传感器。如果空间受限，则需关注工作距离是否合适。例如，对于大型拣选机器人，可能需要数米级别的测量范围。

3. 响应时间与扫描速度：

   • 实际意义： 响应时间指传感器从接收信号到输出测量结果所需的时间。扫描速度（针对线激光或视觉系统）指每秒能完成多少次测量或捕获多少帧图像。这直接影响拣选机的作业节拍和效率。

   • 选型建议： 高速拣选机需要毫秒级甚至更快的响应速度。如果需要获取工件的完整三维轮廓，线激光的扫描速度或视觉系统的帧率和处理速度就显得尤为关键。对于静态或慢速移动的工件，响应时间要求可适当放宽。

4. 激光功率与光斑尺寸：

   • 实际意义： 激光功率影响传感器在不同表面（如暗色、反光）上的测量能力和抗干扰能力。光斑尺寸决定了测量的精细程度，光斑越小，能识别的细节越清晰。

   • 选型建议： 针对深色或低反射率工件，可选择功率较大的传感器；对于高反光表面，可能需要选择具有特殊滤波或算法的传感器。对于需要识别精细特征的异形件，应选择光斑尺寸小的传感器。

5. 环境适应性 (IP防护等级、工作温度)：

   • 实际意义： IP防护等级（如IP66）表明设备防尘防水的能力。工作温度范围决定了传感器能否在高温、低温或有水汽、粉尘的恶劣工业环境中稳定运行。

   • 选型建议： 在多尘、潮湿或有油污的工业现场，必须选择高防护等级（如IP65/IP66及以上）的传感器。如果拣选对象是高温工件，或设备安装在高温区域，则需考虑传感器的工作温度范围及是否需要水冷等附加散热措施。

6. 输出接口与通信协议：

   • 实际意义： 传感器输出的数据需要与拣选机的控制系统（如PLC、工业PC）进行通信。常见的有模拟量（0-10V, 4-20mA）、数字量（RS485, EtherNet/IP, Profibus DP）等。

   • 选型建议： 根据拣选机控制系统支持的接口类型选择。数字量输出通常抗干扰能力更强，传输距离更远，且数据精度更高，是更推荐的选择。

7. 成本与性价比：

   • 实际意义： 设备采购、安装、维护以及后续系统集成的总成本。

   • 选型建议： 在满足性能要求的前提下，选择性价比最高的方案。并非越贵越好，过度配置可能造成浪费。例如，一个简单的距离测量可以用单点激光，但复杂的形状识别则需要线激光或视觉系统，这会显著增加成本。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在利用激光位移传感器提升拣选机对异形工件的定位精度时，即使选择了合适的传感器，在实际应用中仍可能遇到一些挑战。

1. 问题：工件表面反射特性变化大

   • 原因与影响： 异形工件可能由多种材质组成，或表面粗糙度、颜色不一，导致激光反射光强度和方向不确定。例如，镜面反光会产生强烈的直射光，而黑色吸光表面则反射光微弱，这会使传感器接收到的信号不稳定，影响测量精度甚至导致无法测量。

   • 解决建议：

     • 调整激光功率和接收器增益： 多数高性能传感器允许调节激光功率和接收器灵敏度，以适应不同反射率的表面。

     • 采用多光源或多角度测量： 通过增加光源或从不同角度进行测量，可以弥补单一光源和角度下的测量盲区或反射问题。

     • 表面预处理： 在允许的情况下，可以在工件表面喷涂哑光涂层或标记点，以统一其光学特性，但这会增加工序。

     • 选择具备高动态范围 (HDR) 或抗光斑饱和功能传感器： 这些传感器能更好地处理亮暗对比强烈的表面。

2. 问题：环境光干扰

   • 原因与影响： 工业现场的照明、窗户、甚至其他设备发出的光线都可能被传感器误认为是激光反射光，导致测量误差。

   • 解决建议：

     • 选择带滤波功能或特定波长激光的传感器： 多数激光传感器采用特定波长激光，并配备窄带滤光片，只允许该波长的光进入，有效滤除环境光。

     • 遮蔽环境光： 在传感器工作区域设置遮光罩或限制环境光强度。

     • 采用高频调制激光： 传感器发射高频调制的激光脉冲，并通过同步解调来识别反射信号，提高抗干扰能力。

3. 问题：工件姿态不确定性

   • 原因与影响： 异形工件在传送带上或料箱中可能以各种随机的姿态出现，仅仅依靠单点或单线测量难以获取完整的姿态信息，从而影响抓取规划。

   • 解决建议：

     • 结合机器视觉： 部署工业相机与深度学习算法结合，通过图像识别工件的完整轮廓和关键特征点，从而计算出其在三维空间中的精确位置和姿态。

     • 多传感器融合： 组合使用多个激光传感器（形成测量阵列）或激光传感器与机器视觉系统，从不同角度获取数据，并通过数据融合算法重建工件的三维模型。

     • 3D线激光扫描： 使用具有扫描功能的3D线激光传感器，快速获取工件的完整三维点云数据，进行更精确的轮廓和姿态分析。

4. 问题：振动和温度漂移

   • 原因与影响： 拣选机在高速运行或周围设备工作时，可能产生振动，导致传感器与工件之间的相对位置发生瞬时变化，引入测量误差。环境温度的波动也可能引起传感器内部光学元件或电子元件的微小形变，导致测量结果漂移。

   • 解决建议：

     • 机械减振： 确保传感器安装基座的稳固性，或使用专业的减振支架。

     • 温度补偿功能： 选择带有内置温度补偿功能的传感器，或在系统层面进行软件补偿。

     • 定期校准： 在生产线上设置参考标准件，定期对传感器进行自动或手动校准，以修正长期漂移。

     • 选用高防护等级、宽工作温度范围的传感器： 增强其对环境变化的抵抗力。

5. 问题：数据处理速度和算法优化

   • 原因与影响： 高精度的传感器会产生大量数据（尤其是线激光和视觉系统），如果数据处理速度跟不上，会导致系统延迟，影响拣选效率。同时，针对异形工件的定位算法需要足够智能和高效，才能从复杂数据中准确提取定位信息。

   • 解决建议：

     • 选用高性能处理器和通信接口： 确保上位机或嵌入式系统有足够的计算能力，并采用高速工业以太网等接口传输数据。

     • 优化算法： 采用高效的几何匹配、点云处理或深度学习推理算法，减少计算量。可以利用边缘计算设备，在传感器端或近端进行初步数据处理。

     • 并行处理： 对于多传感器系统，采用并行处理架构，同步处理来自不同传感器的数据。

4. 应用案例分享

• 汽车制造零部件拣选： 在汽车装配线上，激光位移传感器结合机器视觉，能够精准识别和定位形状各异的冲压件、铸件或线束连接器，引导机器人抓取并将其送至指定工位进行组装，确保装配精度和效率。

• 电子产品精密部件组装： 对于手机、平板电脑等电子产品的内部异形连接器、PCB板上的异形元件，激光位移传感器可以提供微米级的定位数据，辅助微型机器人进行高精度拾取和放置，极大地提高了自动化生产的良品率。

• 物流分拣中心异形包裹处理： 传统的分拣系统难以有效处理不规则形状的包裹。通过顶部安装的线激光传感器或3D视觉系统，可以快速获取包裹的三维轮廓和中心位置，指导机器人或分拣机械臂进行有效抓取和分拣，提升物流效率。

• 食品加工领域农产品分选： 激光位移传感器可以扫描水果、蔬菜等农产品的表面形状和尺寸，识别其异形程度，结合机器视觉还能检测表面缺陷，实现高精度分选，提高产品品相和价值。例如，英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器具有IP66防护等级，适合在食品加工等存在水汽或粉尘的环境中使用。

• 金属加工行业工件定位： 在激光切割、焊接等加工环节，异形金属板材或工件的精确预定位至关重要。激光位移传感器能实时测量工件的三维位置和轮廓，为后续的加工路径提供精准数据，确保加工质量。英国真尚有的ZLDS116激光位移传感器可以测量高达1300°C的高温物体，适用于金属加工行业。