在高速自动化拣选场景中，如何选择高精度传感器实现微米级工件定位，并有效解决复杂表面与环境干扰难题？【工业视觉】

1. 被测工件的基本结构与技术要求

在高速自动化拣选场景中，我们所说的“工件”其实就是自动化系统需要识别、抓取并放置的各种物品。这些工件的种类繁多，结构也千差万别。它们可能是规则的方盒、圆柱体，也可能是形状不规则的软包装袋、零散部件，甚至是一些带有复杂纹理或透明外壳的产品。

对于这些工件的定位，主要的技术要求体现在几个方面：

• 速度与实时性： 既然是“高速自动化拣选”，系统必须能在极短的时间内完成工件的识别和位置确定，才能跟上生产线的节拍。这就要求传感器能快速响应，数据处理能力要强。

• 精度与重复性： 机器人手臂在抓取工件时，需要知道工件精确的三维位置和姿态。就像外科医生做精密手术一样，每次抓取都必须精准无误，不能有丝毫偏差，这对应着定位的绝对精度。同时，在多次重复抓取同一个位置的工件时，每次测量结果的一致性也非常重要，这就是重复精度。

• 适应性与鲁棒性： 工件的表面状况变化多端，有的光滑反光，有的粗糙吸光，颜色更是五颜六色，甚至有些是透明或半透明的。外部环境光线也可能变化。一个优秀的定位系统，必须能像经验丰富的品控员一样，无论面对何种“刁钻”的工件表面，都能稳定可靠地给出定位信息，不被干扰。

• 测量范围与灵活性： 拣选的工件大小不一，可能需要近距离的微米级定位，也可能需要较远距离的毫米级定位。传感器需要有合适的测量范围和灵活的安装方式来适应这些变化。

2. 针对工件的相关技术标准简介

针对自动化拣选中的工件定位，虽然没有统一的单一标准来涵盖所有监测参数，但我们可以从工业测量和机器人定位的相关标准中借鉴其定义和评价方法。这些标准主要关注以下几个方面：

• 位置精度（Position Accuracy）： 指测量值与工件真实位置之间的最大偏差。在自动化拣选中，这通常意味着机器人抓取点与工件实际中心点或关键特征点之间的误差大小。它衡量了定位系统给出位置信息的“准确度”。

• 重复定位精度（Repeatability）： 指对同一个工件的同一位置进行多次测量时，测量结果之间的一致性或分散程度。就像射击运动员打靶，即使没有每次都命中靶心（精度），但如果每次子弹都落在靶心的同一个小区域内，就说明重复性很好。在拣选场景中，高的重复性意味着机器人每次都能稳定地抓取到工件的相同部位，即使工件略有位移，也能保证抓取过程的一致性。

• 分辨率（Resolution）： 指传感器能够识别的最小位置变化。比如，一个分辨率为0.01毫米的传感器，可以检测到工件位置上0.01毫米的微小变动。它决定了测量结果的精细程度。

• 线性度（Linearity）： 衡量传感器输出信号与实际被测量值之间直线关系的符合程度。理想情况下，输出信号与距离变化应是严格线性的。如果线性度差，就好像尺子的刻度不均匀，虽然能测，但误差会随着测量范围的改变而变化。

• 响应时间/采样频率（Response Time/Sampling Rate）： 响应时间是指从工件位置发生变化到传感器输出相应测量结果所需的时间。采样频率则是指传感器每秒能进行多少次测量。在高速拣选场景中，更高的采样频率意味着传感器能更频繁地更新工件位置信息，为机器人提供实时的动态调整能力。

• 表面特性适应性： 评估传感器在面对不同颜色、光泽度、透明度等表面特性的工件时，其测量性能（如精度、重复性）的变化情况。一个理想的传感器应能“无差别”对待各种表面。

3. 实时监测/检测技术方法

（1）市面上各种相关技术方案

在高速自动化拣选场景中，为了实现稳定可靠的工件定位，市面上涌现了多种先进的传感器技术。这些技术各有侧重，像不同的工具，适合解决不同类型的挑战。

a. 激光三角测量技术

想象一下，你拿着一把手电筒，斜着照向地面上的一个物体，然后你再从侧面看它的影子。如果物体高低不平，影子的形状也会跟着变化。激光三角测量的工作原理就有点像这样。

工作原理和物理基础： 激光三角测量传感器内部发射一道细小的激光束，照射到被测工件表面形成一个光斑。工件表面反射回来的光线，不是直接返回的，而是以一个特定的角度（比如45度）被传感器内部的CMOS（互补金属氧化物半导体）或PSD（位置敏感探测器）阵列接收。由于激光发射器、被测工件上的光斑和接收器共同形成了一个三角形，当工件表面位置发生变化时，反射光斑在接收器上的位置也会随之移动。

这个三角形中，激光发射器和接收器的距离是固定的（基线长度 B），激光发射角度 α 和接收角度 β 也是固定的。当光斑在工件表面形成时，其距离 Z 发生变化，反射光斑在CMOS上的位置 x 也会相应变化。通过几何三角关系，我们可以建立一个数学模型来计算工件的距离 Z。

一个简化的几何关系可以表示为：Z = (B * f) / (x - x0) + Z0 (这只是一个简化示意，实际公式更复杂，涉及透镜焦距 f、偏移量 x0 和基线 B 等参数)其中，B 是基线距离，f 是接收镜头焦距，x 是光斑在CMOS上的位置，x0 和 Z0 是零点校准参数。通过测量 x，就能精确计算出 Z。

核心性能参数：这类传感器通常能达到非常高的精度，例如：* 测量范围： 从几毫米到1000毫米甚至更远。* 精度： 0.01% F.S.（满量程）到0.1% F.S.，甚至更高。* 重复精度： 亚微米级到几十微米。* 采样频率： 几kHz到几十kHz。

技术方案的优缺点：* 优点： 测量精度高，重复性好，响应速度快，适用于需要精密定位和尺寸测量的场合。现代的激光三角测量传感器通过优化算法和硬件设计，可以有效应对不同颜色、材质（如哑光、轻微反光）带来的干扰，并具备较强的环境光抑制能力。* 局限性： 面对镜面反射或透明物体时，测量效果可能不佳，因为光线可能无法有效反射回接收器或反射路径过于分散。测量范围相对飞行时间法较短。成本适中，高性能型号价格较高。

b. 结构光3D测量技术

结构光3D测量，就好比我们在电影里看到的，用特定图案（比如蓝色的线条或点阵）照亮一个物体，然后通过摄像头捕捉这些图案在物体表面产生的变形，再用这些变形来“拼”出物体的三维形状。

工作原理和物理基础： 这种技术通常会投射一个已知图案（如线条、网格或随机散斑）到被测工件表面。当工件表面有高度变化时，这些投射的图案就会发生形变。传感器（通常是相机）捕获这些变形后的图案图像。接着，系统利用图像处理算法，结合预先标定好的投影器和相机之间的几何关系（本质上也是三角测量原理的扩展），计算出工件表面上每个点的三维坐标（X, Y, Z），从而重建出整个工件的3D点云数据。

核心性能参数：* 3D测量精度： 可达微米级，具体取决于视野和工作距离。* 扫描速度： 几百到几千个3D轮廓/秒。* 视野： 从几十毫米到几百毫米，甚至更大。

技术方案的优缺点：* 优点： 能够获取工件完整的3D形状信息，非常适合识别复杂形状、多变姿态的工件，并能处理低对比度表面。在机器人抓取中，能提供精确的X, Y, Z以及旋转角度信息，实现更智能的引导和缺陷检测。* 局限性： 对环境光线变化比较敏感，需要一定的暗室或遮光环境。处理镜面反射或高透明物体仍是挑战。数据量大，对计算能力要求高。通常成本较高。

c. 激光飞行时间（ToF）测量技术

激光飞行时间技术，就像我们对着山谷喊一声，然后测量回声传回来的时间，从而估算山谷的宽度。传感器发射激光脉冲，然后“等待”它的回波。

工作原理和物理基础： 传感器发射一束激光脉冲，这个脉冲以光速 c 传播，击中被测工件表面后反射回来。传感器内部的高速计时器精确测量从激光发射到接收到反射光所需的时间 Δt。根据光速 c 是已知常数，就可以计算出传感器到工件的距离 L。

公式为：L = (c * Δt) / 2其中，c 是光速（约3 x 10^8 米/秒），Δt 是激光的往返时间。

为了实现区域扫描，这类传感器通常会结合旋转扫描镜，让激光束在一个平面内快速扫描，从而获取一系列距离数据，描绘出目标区域的2D轮廓图。

核心性能参数：* 测量范围： 从几十厘米到几十米，甚至上百米。* 距离重复精度： 毫米级到厘米级（例如，±10 mm）。* 扫描频率： 几十赫兹（例如，25 Hz 或 50 Hz）。

技术方案的优缺点：* 优点： 测量范围广，抗环境光干扰能力强，适用于大面积区域监测和户外或复杂工业环境。可以实现区域保护、物体存在检测和粗略定位。* 局限性： 精度通常不如激光三角测量，不适合微米级的精密定位。对于高速移动的微小工件，其采样频率和精度可能不足。成本取决于测量范围和功能，从几千到几万元不等。

d. 超声波测量技术

超声波测量，顾名思义，就是用声音来“摸”东西。我们看不到蝙蝠怎么飞行，但它们就是靠超声波来定位和避障的。

工作原理和物理基础： 超声波传感器发射高频声波脉冲（人耳听不到的频率），这些声波在空气中传播。当声波遇到被测工件表面时，会反射回来。传感器接收到回波后，测量声波从发射到接收之间的时间差 Δt。结合已知的声音在空气中的传播速度 v，就能计算出传感器到工件的距离 L。

公式为：L = (v * Δt) / 2其中，v 是声速（约343 米/秒，受温度、湿度影响），Δt 是声波的往返时间。

核心性能参数：* 测量范围： 从几十毫米到几米。* 重复精度： 亚毫米级到毫米级（例如，0.15 mm）。* 分辨率： 亚毫米级（例如，0.08 mm）。* 盲区： 几毫米到几十毫米，即传感器近距离内无法准确测量。

技术方案的优缺点：* 优点： 不受目标物体颜色、透明度或表面光泽度的影响，对灰尘、水汽等环境干扰有较强的抵抗力，适用于恶劣工况。成本相对较低。* 局限性： 精度和响应速度通常不如激光类传感器。声波的传播速度受环境温度、湿度影响，需要补偿。测量距离受限，且有盲区。声波在光滑表面可能产生镜面反射，导致回波弱或丢失。不适合精密定位，更适合粗定位、液位检测或物体存在检测。

（2）市场主流品牌/产品对比

在高速自动化拣选领域，众多国际知名品牌都提供了优秀的传感器产品，以下选择了几家代表性的厂商及其采用的技术方案进行对比：

• 日本基恩士： 该品牌在工业自动化领域享有盛誉，其产品（如LK-G5000系列）主要采用激光三角测量原理。它以其超高的测量精度和重复性而著称，重复精度可达0.005微米，采样频率高达50 kHz。这意味着它能以极高的精度和速度捕捉工件的细微位置变化，即使是细微的尺寸差异或振动也能被精准测量。其优势在于应对各种表面材质和颜色变化的能力，并提供丰富的算法库，广泛应用于精密尺寸测量和定位。

• 英国真尚有： 英国真尚有ZLDS100Rd系列激光位移传感器也采用激光三角测量技术。这款产品设计紧凑，外壳为铝制，性能卓越。它提供多种光斑大小，以适应不同的应用需求，量程可达1000mm。该系列传感器采样速度最高可达70KHz，分辨率为0.01%，线性度最高可达0.03%，配备数字输出接口(RS422或RS485)。该传感器在高速运动检测中表现出色，并具备较强的抗颜色变化和强光干扰能力。

• 美国康耐视： 康耐视以其强大的机器视觉解决方案闻名，其In-Sight 3D-L4000系列采用专利的蓝光结构光3D测量技术。它通过投影蓝光图案并捕捉变形，重建工件的3D点云数据。该技术能够实现高达微米级的3D测量精度，扫描速度可达2 kHz（2000个3D轮廓/秒），能处理复杂表面和低对比度物体。它的核心优势在于能够提供工件完整的3D数据，从而实现更精确的识别、引导和缺陷检测，特别适用于多变环境下的机器人引导和精密装配。

• 德国西克： 西克是全球领先的传感器制造商之一，其LMS211系列产品采用激光飞行时间（ToF）原理。这类传感器发射激光脉冲并测量往返时间来计算距离，通常结合扫描镜实现2D区域扫描。其测量范围广，可达0.5米至30米，距离重复精度±10毫米，扫描频率25 Hz或50 Hz。西克的优势在于其广阔的扫描范围和强大的抗环境光干扰能力，使其适用于大面积区域的监测、户外以及复杂工业环境中的区域保护、定位导航和物体尺寸测量。

• 瑞士堡盟： 堡盟是全球领先的传感器供应商之一，其U500系列采用超声波测量技术。传感器发射声波脉冲并测量回波时间来计算距离。该系列产品的测量范围通常在20毫米至600毫米之间，重复精度可达0.15毫米，分辨率0.08毫米。超声波技术的独特优势在于其不受目标物体颜色、透明度或表面光泽度的影响，且抗灰尘、水汽等恶劣工况干扰能力强，在粗定位、液位检测和物体存在检测方面表现出色，且性价比高。

（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

选择合适的传感器就像为工具箱挑选工具，需要根据具体任务的需求来决定。

a. 重点关注的技术指标及其影响

• 精度（Accuracy）与重复精度（Repeatability）： 这是衡量传感器性能的核心指标。

  • 实际意义： 精度决定了你测量结果与真实值有多接近，就像你用尺子量东西，刻度越准，量出来的结果越接近实际长度。重复精度则表示多次测量结果的一致性，就像你每次都把尺子放在同一个位置量，每次读数是否都一样。

  • 对测量效果的影响： 在高速拣选中，如果精度不足，机器人可能会抓偏工件；如果重复精度不好，即使是同一个工件，每次抓取的位置也会有细微偏差，导致抓取不稳定或效率下降。

  • 选型建议： 对要求高精度抓取（如微小电子元件、精密部件）的场景，选择重复精度在微米级或亚微米级的激光三角测量传感器。对于只需要粗略定位或物体存在检测的场景，毫米级精度即可满足需求。

• 采样频率（Sampling Rate）/响应速度（Response Speed）：

  • 实际意义： 采样频率指的是传感器每秒能进行多少次测量。响应速度是传感器从接收到信号到输出结果需要多长时间。

  • 对测量效果的影响： 在高速生产线上，工件往往快速移动。如果采样频率不够高，传感器就可能“跟不上”工件的移动速度，导致测量数据滞后，机器人无法获取最新的工件位置信息，从而错过最佳抓取时机或产生抓取误差。

  • 选型建议： 对于高速传送带上的工件定位，选择采样频率至少在几KHz到几十KHz的传感器。工件速度越快，对采样频率的要求越高。

• 测量范围（Measurement Range）与量程中点：

  • 实际意义： 测量范围是传感器能有效测量工件距离的区间。量程中点是此区间内，传感器性能最优（如线性度最好）的工作距离。

  • 对测量效果的影响： 如果工件超出了传感器的测量范围，就无法获取数据。如果工件经常在量程中点附近，可以获得最佳的测量性能。

  • 选型建议： 根据机器人工作臂的活动范围和工件可能出现的位置，选择合适的测量范围。尽量让工件在传感器推荐的最佳工作距离或量程中点附近。

• 光斑大小（Spot Size）：

  • 实际意义： 激光束照射到工件表面形成的光点大小。

  • 对测量效果的影响： 激光三角测量传感器通常提供不同光斑大小的型号。较小的光斑能够更精确地测量细小物体或边缘，而较大的光斑则更适合表面粗糙或不平整的物体，能够减少表面变化带来的影响。

  • 选型建议： 测量微小工件、精确定位边缘或小特征时，选择光斑小于0.1毫米的传感器。测量较大工件或表面粗糙度较大时，可以选择光斑大于1毫米的传感器，以获得更稳定的平均值。

• 抗反光/颜色干扰能力：

  • 实际意义： 传感器在面对高反光（如金属、塑料包装）、哑光、深色或浅色等不同表面颜色时，能否稳定输出数据。

  • 对测量效果的影响： 如果传感器抗干扰能力差，高反光表面可能导致光线过饱和或反射角度异常，深色表面可能导致反射光太弱，从而造成测量值错误或根本无法测量。

  • 选型建议： 对于工件表面材质和颜色变化大的场景，优先选择具有出色抗反光和颜色干扰能力的激光三角测量传感器，或采用结构光3D传感器来获取更全面的3D信息。避免使用对表面特性敏感的传感器。

• 输出接口：

  • 实际意义： 传感器与控制器（如PLC、机器人控制器）通信的方式。

  • 对测量效果的影响： 决定了系统集成的难易程度和数据传输的稳定可靠性。

  • 选型建议： 优先选择数字输出接口（如RS422、RS485、Ethernet/IP、Profinet等），它们抗干扰能力强，数据传输稳定，易于集成到工业控制系统中。

b. 差异化选型建议

• 对于高精度、高速、多变表面工件的拣选：

  • 首选： 高性能激光三角测量传感器或结构光3D测量系统。它们能提供高精度的三维位置信息，应对工件颜色、材质变化能力强。例如，在电子产品组装中抓取反光元件或手机壳时，这些技术表现出色。

• 对于大范围、粗定位、环境恶劣的场景：

  • 考虑： 激光飞行时间（ToF）传感器或超声波传感器。ToF传感器扫描范围广，适合大范围区域监控。超声波传感器则能抵抗灰尘、水汽，适合液位检测或在恶劣环境中进行物体存在检测。例如，在大型仓库中识别托盘或货箱的存在和大致位置。

• 对于金属工件的精密位移测量：

  • 特定选择： 涡流传感器。虽然不是激光位移传感器，但若拣选物是金属件且需要超高精度的微小位移测量，涡流传感器是理想选择。例如，在精密机械加工中测量金属部件的厚度或振动。

• 对于透明或镜面工件：

  • 挑战性较高： 可以尝试特殊优化的激光三角传感器（如采用小角度接收，或特定波长激光），或者结合机器视觉（如双目视觉）与结构光方案进行尝试。超声波在某些情况下也能对透明物体进行探测，但精度有限。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了最合适的传感器，在实际高速自动化拣选应用中，我们仍然可能遇到一些“拦路虎”，影响工件定位的稳定性和可靠性。

a. 常见问题的原因和影响

• 工件表面反光过强或颜色过深/浅：

  • 原因： 反光（如镜面金属、光面塑料包装）会导致激光束像打到镜子一样，反射光线偏离接收器，或者造成接收器局部过饱和。而深色表面（如黑色橡胶）会吸收大部分激光能量，导致反射光信号过弱。浅色或半透明表面则可能导致光线穿透或散射，难以形成清晰光斑。

  • 影响： 导致传感器无法获取有效数据，或输出错误、不稳定的距离值，使机器人抓取失败，严重影响生产效率。

• 环境光干扰：

  • 原因： 生产车间中，窗户透进的阳光、照明灯具、甚至其他设备发出的激光或光源都可能成为“噪声”，与传感器的反射光混淆。

  • 影响： 传感器误判光斑位置或强度，导致测量偏差，尤其是在光照条件变化大的时段。

• 高速运动带来的测量滞后和模糊：

  • 原因： 工件在传送带上高速移动，如果传感器的采样频率或数据处理速度不足，会造成测量结果滞后于工件的实际位置。

  • 影响： 机器人根据旧的位置信息进行抓取，很容易抓空或撞到工件，甚至造成设备损坏。此外，高速运动还可能导致光斑在接收器上拖影，影响测量精度。

• 振动和机械不稳定性：

  • 原因： 传送带、机器人手臂或安装支架的振动，以及设备长时间运行导致的机械松动，都可能导致传感器与工件之间的相对位置发生微小变化。

  • 影响： 引入额外的测量噪声，降低定位精度和重复性，有时甚至导致传感器本身损坏。

• 灰尘、污垢或水汽污染：

  • 原因： 工业环境中，灰尘颗粒、油污、水汽或生产过程中产生的碎屑可能会附着在传感器镜头上，或者悬浮在激光路径中。

  • 影响： 污染会削弱激光束强度，散射光线，导致测量信号变弱或路径偏差，从而降低测量精度和可靠性，甚至完全遮挡激光。

b. 解决方案和预防措施

• 针对反光和颜色干扰：

  • 选择合适传感器： 优先选用具备高级表面适应性算法的激光三角测量传感器，它们通常通过多重曝光、自动增益控制或特殊光学设计来优化对不同表面的适应性。

  • 改变安装角度： 调整传感器与工件表面的入射角度，使其避免镜面反射，或者让反射光能够有效返回接收器。

  • 采用蓝光激光： 蓝光激光对金属表面的吸收率相对较高，可以减少镜面反射的困扰。

  • 表面处理： 在允许的情况下，对工件的关键定位区域进行哑光处理或喷涂一层薄薄的漫反射涂层。

  • 结构光3D技术： 对于复杂反光或多种材质的工件，结构光3D传感器通过捕捉整个图案变形来重建3D模型，对单一反光点不那么敏感。

• 针对环境光干扰：

  • 遮光处理： 在传感器工作区域搭建遮光罩，减少外部环境光的直射。

  • 选择抗环境光能力强传感器： 某些高性能传感器具备窄带滤波、高频调制解调等技术，能有效过滤非自身激光波长的环境光。

  • 激光功率： 在安全范围内，适当增加激光输出功率，提高信噪比。

• 针对高速运动：

  • 高采样频率传感器： 选用采样频率远高于工件运动速度的传感器，确保每次测量都能捕捉到实时位置。

  • 运动补偿算法： 在控制系统中集成运动补偿算法，根据工件的实时速度和传感器响应时间，对测量位置进行预测性修正。

  • 优化安装： 确保传感器与工件的相对运动方向和角度能最大化测量效果，避免光斑拖影。

• 针对振动和机械不稳定性：

  • 加固安装： 确保传感器和所有相关设备安装牢固，减少机械振动源。使用专业的抗振支架和阻尼材料。

  • 定期校准： 定期检查传感器安装的稳固性，并进行必要的系统校准，确保测量基准不发生漂移。

  • 高质量设备： 选择振动小、运行稳定的传送带和机器人，从源头上减少振动。

• 针对灰尘、污垢或水汽污染：

  • IP防护等级： 选用具有高IP防护等级（如IP67）的传感器，以抵抗灰尘和水汽侵入。

  • 定期清洁： 定期检查并清洁传感器镜头，使用专业的清洁剂和无尘布。

  • 气帘/吹扫： 在传感器镜头前安装气帘或气刀，通过持续的气流吹走灰尘和水汽，保持镜头清洁。

  • 光学防护： 在极端恶劣环境下，考虑为传感器加装防护罩。

4. 应用案例分享

• 电子产品制造： 在手机组装线上，激光位移传感器能精准测量微小元件（如芯片、摄像头模组）的高度和位置，引导机器人机械手进行高精度抓取和放置，确保产品质量。例如，英国真尚有ZLDS100Rd系列激光位移传感器，凭借其高精度和高采样率，能够胜任这类高速、高精度的检测任务。

• 汽车零部件装配： 在汽车生产线上，传感器用于检测车身或发动机部件的尺寸、位置和表面平整度，确保各部件精确对齐，为自动化焊接和装配提供准确数据。

• 物流分拣中心： 在高速分拣系统中，激光传感器能快速识别包裹的高度、形状和位置，引导分拣机械臂或输送带精准调整，实现高效、无误的包裹分拣和导向。

• 食品饮料包装： 传感器可以检测瓶盖是否拧紧、包装盒是否封口完好、以及产品在包装线上的实时位置，确保产品包装的标准化和完整性，提高包装效率和安全性。

• 医疗器械生产： 在洁净室环境下，激光位移传感器用于精确测量医疗耗材或设备的微小尺寸和形变，指导自动化设备进行高精度的组装和质量检测，保障产品精度。