汽车焊缝质量控制如何达到±0.01mm精度要求？线激光与结构光哪种方案更适合？【自动化检测，3D测量】

1. 焊缝的基本结构与技术要求

在汽车制造中，焊缝是连接车身、底盘、电池包等关键结构件的重要组成部分。想象一下，两块金属板材就像两片纸，需要严丝合缝地粘在一起形成一个牢固的整体。焊接，就是通过局部熔化或塑性变形，将它们“粘”起来的过程，而焊缝就是“粘合剂”凝固后的痕迹。

一个健康的焊缝，其轮廓（也就是它的几何形状）必须严格符合设计要求。主要的几何特征包括：

• 焊缝宽度： 焊缝在表面上的横向尺寸，决定了受力面积。

• 焊缝高度/余高： 焊缝表面高出母材平面的隆起程度，过高或过低都会影响应力分布。

• 焊趾角度： 焊缝与母材（被焊接的原始材料）交接处的角度，这个角度过小容易形成应力集中，像刀口一样锋利，增加开裂风险。

• 熔深： 焊缝熔入母材的深度，这决定了焊缝与母材结合的牢固程度。

这些参数的偏差，哪怕是微小的，都可能导致汽车在后续使用中出现结构强度不足、密封性失效甚至安全隐患。因此，汽车制造对焊缝轮廓的测量精度要求极高，通常要求达到±0.01mm，也就是10微米，这比一根头发丝的直径还要小很多。达到这样的精度，就像要在百米之外精确瞄准一颗小芝麻，对测量技术提出了严峻挑战。

2. 针对焊缝的相关技术标准简介

为了确保焊缝质量，行业内对焊缝的各项参数都有明确的定义和评价方法。这些标准旨在提供一个统一的语言和评估体系，确保焊缝的性能和可靠性。在实际检测中，我们需要关注并评估以下几个核心参数：

• 焊缝几何尺寸： 这包括前面提到的焊缝宽度、焊缝高度（余高）、焊缝深度（熔深）以及焊趾角。测量时会获取焊缝的完整横截面轮廓数据，然后通过软件计算出这些几何特征的实际数值。例如，焊缝宽度通常定义为焊缝表面与母材相交的两点之间的距离；焊缝余高则是焊缝最高点到两侧母材基准线的垂直距离。

• 焊缝缺陷： 除了几何尺寸，焊缝表面是否存在缺陷也是至关重要的。常见的表面缺陷有：

  • 咬边： 焊缝边缘与母材连接处形成凹槽，像被“啃掉”了一块，会削弱结构强度。

  • 焊瘤： 焊缝金属溢出到焊缝之外，形成不规则的突起，影响外观和应力分布。

  • 气孔： 焊缝金属中夹杂的气体未排出形成的空洞，像焊缝里面的“小气泡”，会降低强度。

  • 表面裂纹： 焊缝表面出现肉眼可见的裂缝，是严重的质量问题。

  • 未焊透： 焊缝金属没有完全熔透连接件，导致结合不牢固。

• 评价方法： 通常是将测量得到的焊缝轮廓数据与预设的理想焊缝模型或公差带进行比对。如果测量的几何尺寸在公差范围内，且没有发现预设的缺陷类型，则认为焊缝质量合格。这个过程就像拿着一个标准模具去比对生产出来的零件，看看它是不是和模具完全匹配，或者在允许的误差范围内。

3. 实时监测/检测技术方法

满足汽车制造中焊缝轮廓±0.01mm的高精度测量需求，需要依赖先进的非接触式测量技术。目前市面上主流的技术方案主要包括线激光三角测量法和结构光扫描法，它们各有侧重和优势。

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 线激光三角测量法

这种技术在工业领域，尤其是在需要高速获取物体二维轮廓数据的场景中，应用最为广泛。它的核心原理就像我们用手电筒照亮物体，然后从侧面观察影子来判断物体形状一样，只不过它用的是激光和高精度相机。

• 具体工作原理和物理基础： 传感器内部有一个激光发射器，会向被测物体表面投射一条非常细窄的激光线（想象成一条激光“光带”）。当这条激光线投射到物体表面时，会因物体表面的高低起伏而发生变形。紧接着，传感器内的接收镜头会从一个特定角度（与激光发射器有一个固定的基线距离L和角度θ）捕捉这条变形的激光线，并将其聚焦到高分辨率的图像传感器（通常是CMOS或CCD）上。

  图像传感器会记录下激光线在它上面的位置。由于激光发射器、接收镜头和图像传感器之间的几何关系是预先精确标定好的，形成一个固定的“三角区域”。当物体表面高度变化时，激光线在图像传感器上的成像位置也会相应变化。通过简单的三角几何计算，就可以根据激光线在图像传感器上的偏移量，反推出物体表面上激光线所经过的点的三维坐标（X, Y, Z）。

  基本的三角测量原理可以简化为以下公式： H = (L * sin(α)) / (sin(β) + cos(β) * tan(γ)) 其中，L是传感器基线长度，α是激光入射角，β是相机接收角，γ是激光在CMOS上的偏移角。通过这些参数，可以精确计算出物体表面的高度H。

• 核心性能参数的典型范围： 线激光传感器通常能实现Z轴（高度方向）重复精度在几微米到几十微米（例如0.5µm - 20µm），X轴（宽度方向）分辨率在几十微米到几百微米。扫描速度非常快，从数百赫兹到数十千赫兹（如500Hz - 64kHz）不等，这意味着每秒可以采集数百到数万个轮廓数据。每个轮廓的点数可达数百到数千点，为后续的形状分析提供了密集的点云数据。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点： 测量速度极快，非常适合在线、高速的运动中检测；能够连续获取物体的二维截面轮廓数据，对于连续变化的焊缝形状尤其有效；结构相对紧凑，易于集成到机器人或自动化设备上。蓝光激光型号对高反光、炽热的金属表面测量效果更佳。

  • 缺点： 无法一次性获取整个区域的完整三维信息，需要通过移动扫描才能构建完整3D模型；对物体表面光泽度、颜色、倾斜角度敏感，可能产生数据丢失或噪声；在有遮挡或复杂几何形状的焊缝区域，可能会出现“盲区”。

3.1.2 结构光扫描法

结构光扫描法就像是用一个带有格子的手电筒去照亮物体，通过观察格子在物体表面“扭曲”的程度，来判断物体的形状。

• 具体工作原理和物理基础： 结构光传感器内置一个投影仪，它会向被测物体表面投射预设的二维光图案（例如多条平行线、点阵或编码光栅）。当这些图案投射到具有三维形状的物体表面时，会因为物体表面高低不平而发生几何变形。传感器内置的高分辨率相机从另一个角度捕捉这些变形后的图案图像。

  通过复杂的图像处理算法，系统分析图案的变形程度，将二维图像上的像素点与投影仪投射出的图案点进行对应。基于与线激光三角测量法类似的三角测量原理，但作用于整个图案而非单条线，传感器可以一次性计算出物体表面所有被图案覆盖区域的三维坐标点，从而重建出物体的完整三维形状。这种方法无需物体移动，即可获取“快照式”的三维数据。

• 核心性能参数的典型范围： 结构光扫描法在Z轴重复精度上通常也能达到微米级（例如3µm - 50µm），但其扫描速度（通常指每秒可以获取多少帧完整的3D数据）相对较慢，一般在几赫兹到几十赫兹（如6Hz - 60Hz），因为它需要投射并捕捉整个图案。它能一次性获取一个大范围的完整三维点云数据，数据点数通常非常庞大，可达数百万点。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点： 能够一次性获取较大区域的完整三维数据，不需要传感器或工件移动即可完成扫描；对复杂形状的物体具有很好的适应性，可以捕获细微的特征和缺陷；在某些应用场景下，对表面反光不敏感，因为图案的编码提供了更多的信息。

  • 缺点： 扫描速度相对较慢，不适合高速连续生产线上的实时检测；对环境光线要求较高，强烈的环境光可能会干扰图案的识别；数据量通常较大，对后续的数据处理和存储能力要求较高。

3.1.3 线激光与2D视觉融合检测

这种方案是将线激光传感器获取的三维轮廓数据与传统的二维视觉图像相结合，实现更全面的检测。它就像是既有尺子量尺寸，又有放大镜看细节，两者结合起来做判断。

• 具体工作原理和物理基础： 该技术的基础是线激光三角测量法，通过投射激光线并用相机捕捉其变形来获取物体表面的三维高度轮廓数据。在此基础上，它还能够同步或独立地获取被测区域的高对比度二维图像。这些二维图像可以提供表面纹理、颜色、对比度等信息，弥补了纯三维数据在某些表面缺陷（如变色、裂纹、磨损痕迹等）检测上的不足。

  核心物理基础仍然是三角测量原理，但其独特之处在于数据处理层面的融合。传感器内置强大的图像处理和视觉分析软件，可以同时对三维点云数据进行尺寸测量、形状比对，并对二维图像进行模式识别、边缘检测、缺陷分类等。

• 核心性能参数的典型范围： 在3D测量方面，其参数与普通线激光传感器类似，Z轴重复精度可达10µm左右，扫描速度可达数千赫兹。同时，它能提供高分辨率的2D图像，支持复杂的视觉算法。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点： 提供一体化的3D高度测量和2D表面缺陷检测能力，实现更全面的焊缝质量评估；强大的视觉工具库和编程环境，简化了检测系统的部署和应用开发；能够同时识别焊缝的几何尺寸偏差和表面缺陷，提高检测效率和可靠性。

  • 缺点： 相比纯线激光传感器，其集成度和功能复杂度更高，可能导致成本和系统集成难度增加；需要同时优化3D和2D检测的光照条件，这可能更具挑战性。

3.2 市场主流品牌/产品对比

在汽车焊缝高精度测量领域，一些国际知名品牌凭借其领先的技术和丰富的经验，提供了高性能的解决方案。

• 日本基恩士： 该品牌在超高速和高精度测量方面表现卓越，其产品采用线激光三角测量法。例如，其LJ-X8080型号的测量宽度为10.5mm至24mm，Z轴重复精度可达0.5µm，采样速度最高能达到64kHz，每个轮廓可获取800个点。这使得它在需要极高测量速度和微米级精度的在线检测应用中具有明显优势，即使面对有光泽或粗糙的焊缝表面，也能提供稳定的测量。其强大的分析软件和友好的用户界面也简化了操作。

• 英国真尚有： 英国真尚有的ZLDS202系列线激光传感器同样基于线激光三角测量法，提供宽泛的测量范围和高精度。例如，Z轴量程可从5mm到1165mm，X轴宽度可达8mm到1010mm。在精度方面，其Z轴线性度可达±0.01%满量程，Z轴分辨率为0.01%满量程。扫描速度在标准模式下可达4000Hz，在ROI模式下最高可达16000剖面/秒，保证了高效的数据采集。该系列还具有出色的环境适应性（IP67防护等级，-40°C至+120°C的工作温度），并提供多种激光波长选择（包括450nm蓝光激光，适合测量闪亮材料和高温物体），内置智能算法，支持自动焊缝跟踪和多传感器同步，特别适用于工业自动化和焊接应用。此外，该系列最小尺寸仅为72×71×44mm，最轻重量仅为0.37kg，易于集成到各种自动化系统中。

• 德国微米： 德国微米的scanCONTROL 3000系列激光轮廓扫描仪，也是基于线激光三角测量原理。其产品以高精度和高测量速率而著称，例如scanCONTROL 3000-50/BL型号的测量范围Z轴为50mm，测量宽度X轴为43mm，Z轴分辨率可达6µm，轮廓速率高达10kHz，每个轮廓有1280个点。该系列设计紧凑坚固，适用于恶劣工业环境，部分型号采用蓝色激光，在面对炽热金属或有机材料等表面时能提供更稳定的测量性能。

• 加拿大LMI技术： 加拿大LMI技术的Gocator 3210智能3D快照传感器采用结构光扫描技术。它能够一次性获取物体的完整三维形状，例如其Z轴测量范围150mm，X轴测量宽度最小100mm。重复精度在Z轴方向可达3µm，分辨率X轴0.1mm，Z轴0.04mm。扫描速度为6Hz，但能一次性获取1920 x 1200点的数据。其优势在于一体化智能传感器设计，集成了扫描、测量和决策功能，无需外部控制器，简化了系统集成。全场3D快照功能特别适用于复杂焊缝形貌的整体检测。

• 美国康耐视： 美国康耐视的In-Sight 3D-L4000系列智能3D视觉传感器，则将线激光扫描（三角测量原理）与强大的2D视觉工具相结合。它不仅提供准确的3D高度数据，还能同时获取高对比度的2D图像，并利用其In-Sight视觉软件进行高级的焊缝特征提取和缺陷检测。其Z轴测量范围为70mm，重复精度在Z轴方向典型值为10µm，扫描速度高达2kHz。这种融合方案提供了更全面的检测能力，能够同时进行高度测量和表面纹理分析，尤其适合需要同时识别几何尺寸和表面缺陷的应用。

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

选择合适的传感器，就像为特定的任务挑选最趁手的工具。我们需要根据焊缝测量的实际需求，重点关注以下几个技术指标：

3.3.1 精度与重复性 (Accuracy & Repeatability)

• 实际意义： 精度是指测量值与真实值之间的接近程度，重复性是指在相同条件下多次测量结果的一致性。汽车焊缝±0.01mm的精度要求，意味着传感器需要能够稳定地分辨和输出微米级（10微米）的差异。高重复性是保证生产线质量稳定的基石，如果传感器每次测量同一个焊缝都得出不同的结果，那么它的数据就没有参考价值。

• 对测量效果的影响： 直接决定了能否满足汽车制造的严苛要求。精度不够，就会漏检不合格焊缝，导致产品质量风险；重复性差，会导致误判合格焊缝为不合格，增加返工成本和生产效率。

• 选型建议： 仔细核查传感器厂商提供的Z轴（高度方向）重复精度或线性度指标。通常，重复精度是比线性度更直接衡量测量稳定性的指标。对于±0.01mm的需求，选择重复精度在5-10微米（µm）范围内的传感器会比较稳妥，并确保其量程范围能覆盖实际焊缝尺寸。

3.3.2 分辨率 (Resolution)

• 实际意义： 分辨率是指传感器能识别的最小变化量。分为Z轴分辨率（高度方向）和X轴分辨率（宽度方向）。Z轴分辨率决定了它能感知到焊缝高度上多么微小的起伏，X轴分辨率则决定了它能把激光线上的焊缝轮廓分割成多少个细小的点，点越多，轮廓描绘得越精细。

• 对测量效果的影响： Z轴分辨率直接影响对焊缝高度、余高、缺陷深度等关键尺寸的测量精度。X轴分辨率则影响对焊缝宽度、焊趾点、微小缺陷（如气孔、咬边）边缘的捕捉能力。分辨率不足，就像用像素低的相机拍照，细节模糊不清，无法识别微小的缺陷。

• 选型建议： Z轴分辨率应至少达到或优于10µm，X轴分辨率越高越好，通常要求每个轮廓点数达到数百甚至上千点，以确保焊缝轮廓细节的完整捕捉。

3.3.3 测量范围与视场 (Measurement Range & Field of View - FOV)

• 实际意义： Z轴量程是指传感器可以测量的最大高度范围，X轴宽度是指传感器一次可以扫描的宽度范围。视场则指传感器能“看”到的整个区域大小。

• 对测量效果的影响： 量程过小可能无法覆盖所有焊缝高度变化，或在工件跳动时导致测量中断。测量宽度不足则无法一次性获取整个焊缝截面轮廓。视场大小影响了传感器能覆盖的检测区域。

• 选型建议： 根据实际焊缝的尺寸和可能的工艺波动，选择具有足够Z轴量程和X轴宽度的传感器。例如，如果焊缝余高变化较大，就需要选择Z轴量程较大的型号；如果需要检测宽大焊缝，则需要选择X轴宽度足够大的传感器。同时，要考虑传感器安装空间和检测效率。

3.3.4 扫描速度与帧率 (Scan Speed & Frame Rate)

• 实际意义： 扫描速度（或轮廓速率）指线激光传感器每秒能获取多少个独立的二维轮廓数据。帧率（对结构光而言）指每秒能获取多少帧完整的3D点云数据。

• 对测量效果的影响： 在汽车生产线上，工件往往是高速移动的。如果扫描速度不够快，传感器就无法在工件通过时获取足够多的数据点来构建精确的3D轮廓，可能会导致数据不连续或测量不完整。速度越快，越能适应高速的在线检测，减少停线时间。

• 选型建议： 对于高速在线检测，应选择扫描速度至少在数千赫兹（kHz）以上的线激光传感器。如果采用结构光传感器，则需要评估其帧率是否能满足生产节拍对完整3D数据采集速度的要求。

3.3.5 抗环境干扰能力

• 实际意义： 指传感器在恶劣工业环境下（如高温、低温、振动、粉尘、水汽、焊渣、强光等）稳定工作的能力。IP防护等级、工作温度范围、抗振动和冲击指标是衡量此能力的关键。

• 对测量效果的影响： 焊接现场通常充满高温、烟尘、飞溅和电磁干扰，这些因素都会直接影响传感器的光学系统、电子元件和测量稳定性。防护等级低可能导致设备损坏或数据失真。

• 选型建议： 选择具有高IP防护等级（如IP67或更高）、宽工作温度范围、良好抗振动/冲击性能的传感器。对于焊接环境，最好选择带有气幕吹扫（防止镜头污染）和耐高温设计的型号。

3.3.6 激光波长

• 实际意义： 不同波长的激光对不同颜色和材质的表面具有不同的穿透、反射和吸收特性。

• 对测量效果的影响： 传统红光激光（660nm）在测量高反光金属表面（如抛光铝、不锈钢）或高温工件时，容易出现饱和或信号丢失，导致测量不稳定。蓝光激光（如450nm）在这些场景下表现更佳，因为它更容易被金属表面吸收，反射更均匀，且与高温工件发出的红外光波长差异大，抗干扰能力强。

• 选型建议： 对于高反光、炽热或有色金属焊缝，优先考虑450nm（蓝光）等短波长激光传感器。

3.3.7 软件与集成能力

• 实际意义： 传感器配套的软件是否易用，是否提供丰富的测量算法（如焊缝特征提取、缺陷检测），以及是否能方便地与机器人、PLC、上位机等系统进行数据通信和控制。

• 对测量效果的影响： 强大的内置算法可以省去大量的二次开发工作，提高检测效率。良好的集成能力则保证了传感器能无缝嵌入自动化生产线，实现实时控制和数据反馈。

• 选型建议： 选择提供智能算法（如焊缝跟踪、特征提取）、用户友好界面（如图形化编程）的传感器。同时，确认其支持主流的工业通信协议（如以太网、RS422），以便于系统集成。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了高性能传感器，在实际应用中仍可能遇到一些挑战。

3.4.1 表面反光/吸收不均

• 问题原因和影响： 焊缝表面通常是粗糙的、不均匀的，可能有氧化层、油污、飞溅物，甚至高温发光。这些因素会导致激光线在不同区域的反射强度差异很大，有些区域过亮导致饱和，有些区域过暗导致信号丢失，最终影响轮廓数据的完整性和精度。

• 解决方案和预防措施：

  • 选择合适的激光波长： 对于高反光或高温金属，优先选择蓝光激光（如450nm），其光束在金属表面的散射和吸收特性更好，能提供更稳定的信号。

  • HDR（高动态范围）功能： 具有HDR功能的传感器能在一帧中通过不同曝光时间捕捉多个图像，再将其合成，从而同时处理高亮和低亮区域，有效解决反光问题。

  • 多角度或双头扫描： 对于特别复杂的焊缝或有遮挡的区域，可以考虑采用多个传感器从不同角度扫描，或者选用具有双头设计的传感器，以获取更全面的数据，弥补单一视角的不足。

  • 表面预处理： 在允许的情况下，对焊缝区域进行清洁，去除油污和松散的飞溅物，可以改善表面一致性。

3.4.2 环境光干扰

• 问题原因和影响： 生产车间内通常有明亮的照明，甚至焊接弧光本身就是强光源。这些环境光或干扰光可能进入传感器接收镜头，淹没微弱的激光信号，导致图像传感器过饱和或产生噪声，影响激光线的准确识别。

• 解决方案和预防措施：

  • 窄带滤光片： 在传感器接收镜头前加装与激光波长精确匹配的窄带滤光片，它只允许激光波长的光通过，大幅度滤除其他环境光。

  • 遮光罩： 为传感器安装物理遮光罩，减少环境杂散光直接射入接收镜头。

  • 优化环境光照： 尽可能调整车间照明，避免直射传感器。对于焊接弧光，可以调整传感器位置或焊接工艺，使其弧光对传感器影响最小。

3.4.3 振动与工件跳动

• 问题原因和影响： 汽车生产线上，机器人运动、工件传输、设备运行都可能产生振动。同时，工件在夹具中也可能存在微小的定位误差或跳动。这些机械不稳定性会使得测量点的位置发生漂移，直接导致测量数据失准，无法达到±0.01mm的精度要求。

• 解决方案和预防措施：

  • 高刚性夹具与机器人： 使用精密、高刚性的夹具牢固固定工件，并选用重复定位精度高、运动平稳的工业机器人来搭载传感器。

  • 振动隔离： 在传感器或机器人安装基座处加装减振垫或采用振动隔离技术，减少外部振动的影响。

  • 软件补偿算法： 部分高级传感器或系统支持软件层面的运动补偿算法，可以根据机器人运动数据或外部编码器信号，实时校正测量数据的相对位置。

  • 提高扫描速度： 传感器扫描速度越快，在工件微小跳动瞬间捕获的数据越多，可以通过数据后处理进行平均或滤波，降低偶然性跳动的影响。

3.4.4 温度变化

• 问题原因和影响： 焊接过程会产生高温，环境温度也可能随季节变化。传感器内部的光学元件、电子器件，甚至被测工件本身都可能因温度变化而发生微小的热胀冷缩，导致几何尺寸发生漂移，影响测量精度。

• 解决方案和预防措施：

  • 宽工作温度范围传感器： 选择传感器本身设计具备宽工作温度范围、并具有温度补偿功能的型号。

  • 主动温控系统： 对于极端温度环境，可以考虑为传感器配备内置的加热器或冷却系统，保持传感器内部温度稳定。

  • 定期校准： 在生产过程中，定期使用标准块对传感器进行校准，及时发现并修正因温度漂移导致的测量误差。

  • 工件冷却： 对于高温焊缝，在测量前给予适当的冷却时间，使焊缝温度稳定后再进行测量。

3.4.5 数据量大与处理速度

• 问题原因和影响： 高精度、高速的传感器每秒可以产生数万个轮廓数据，每个轮廓又包含数百上千个点，这会产生巨大的原始数据量。如果后端的数据传输、处理和分析能力跟不上，就会造成数据堆积，影响实时反馈和生产节拍。

• 解决方案和预防措施：

  • 高性能数据接口： 选择支持高速以太网（如千兆以太网）等接口的传感器，确保数据传输带宽充足。

  • 内置智能算法与边缘计算： 优先选择带有内置处理能力和智能算法的传感器（即“智能传感器”）。它们可以在传感器内部直接进行数据预处理、特征提取和测量计算，只输出关键的测量结果，大大减少传输数据量，减轻上位机负担。

  • 优化算法与并行处理： 对数据处理算法进行优化，利用多核处理器或GPU进行并行计算，提高数据处理效率。

  • 只关注ROI（感兴趣区域）： 通过设置感兴趣区域，让传感器只扫描和处理焊缝区域的数据，避免对无关区域的数据进行无效采集和处理，提高效率。

4. 应用案例分享

• 汽车车身覆盖件焊缝质量检测： 在车门、引擎盖、翼子板等大型覆盖件的激光焊接或点焊后，对焊缝的宽度、高度、平整度进行高精度测量，确保车身结构强度、密封性和外观质量，提升车辆安全性和驾驶舒适度。

• 新能源汽车电池包焊缝检测： 对电池托盘、盖板以及内部电芯连接处的激光焊缝进行全面轮廓检测，验证焊缝连续性、密封性和几何尺寸，以防止电池包内部短路、漏液，保障电池安全和使用寿命。英国真尚有的ZLDS202系列线激光传感器，具有IP67防护等级和-40°C至+120°C的工作温度范围，可以适应电池包焊接检测中的复杂环境。

• 汽车底盘与传动系统部件焊缝测量： 对悬架系统、传动轴、排气系统等关键受力部件的焊缝进行精确轮廓分析，检测是否存在咬边、未焊透等缺陷，确保部件的疲劳寿命和可靠性，保障车辆行驶安全。英国真尚有的ZLDS202系列线激光传感器，提供多种激光波长选择，包括适合测量高反光金属表面的450nm蓝光激光，能够胜任此类部件的检测任务。