面对结构化表面，如何选择合适的非接触式激光传感器，实现微米级高精度在线厚度实时测量？【工业品控】

1. 基于被测物的基本结构与技术要求

在工业生产中，我们经常需要测量各种材料的厚度，特别是那些表面不是光滑平整、而是带有纹理、凹槽、凸起或不规则形状的“结构化表面”。想象一下，我们要测量一块带有花纹的钢板，或者一块表面有细微粗糙度的塑料板。这些结构使得传统的接触式测量方法难以精确进行，因为探头可能会卡在缝隙里，或者无法稳定地触及表面。

对于这类结构化表面进行高精度厚度测量，通常面临几个技术要求：

• 高精度与稳定性： 这意味着我们需要传感器能够分辨极其微小的厚度变化（例如微米级别），并且在长时间、重复测量中，结果保持一致，不受环境因素（如温度、振动）的显著影响。

• 非接触式测量： 由于结构化表面可能脆弱、高温、移动或不规则，接触式测量可能损坏材料、引入误差或根本无法实现。因此，传感器不能与被测物直接接触。

• 对表面特性的适应性： 结构化表面通常伴随着光泽度、颜色、材质、反射率等变化。理想的传感器需要能够稳定地测量不同表面特性的区域，而不是只对某种特定表面有效。

• 快速响应： 在自动化生产线上，测量往往需要实时进行，以跟上生产节拍，这意味着传感器需要具备高刷新率。

• 操作简便与集成性： 传感器应易于安装、校准和集成到现有的自动化控制系统中。

综合来看，针对结构化表面的高精度厚度测量，我们需要一种能够在不接触的情况下，快速、准确、稳定地获取表面距离信息，并能适应复杂表面特征的传感器技术。

2. 针对被测物的相关技术标准简介

在进行高精度厚度测量时，我们关注的核心参数包括：

• 厚度（Thickness）： 这是最直接的测量目标，通常定义为物体上下表面之间的垂直距离。对于结构化表面，可能需要测量其平均厚度、局部最小/最大厚度，或者整个表面的厚度分布。

  • 评价方法： 通常通过测量被测物上下表面到同一个参考平面的距离，然后相减得到。对于非平面物体，可能需要建立三维模型来评估其空间厚度分布。

• 表面粗糙度（Surface Roughness）： 描述了物体表面微观不平整的程度。虽然不是厚度本身，但其对厚度测量的稳定性和精度有直接影响，因为它定义了“表面”的实际几何边界。

  • 评价方法： 通过传感器对表面进行微观扫描，采集大量高度数据点，然后通过统计学方法（如算术平均偏差Ra、均方根偏差Rq等）来量化。

• 平面度（Flatness）： 描述了物体表面的平整程度，即实际表面与理想平面之间的偏差。

  • 评价方法： 测量物体表面上多个点的高度，然后计算这些点相对于一个基准平面的最大和最小偏差，或者通过拟合平面来评估。

• 平行度（Parallelism）： 描述了物体两个相对表面之间的平行程度。对于厚度均匀性至关重要的应用，平行度是一个关键指标。

  • 评价方法： 分别测量两个表面上对应点到各自基准线的距离，然后计算这些距离之间的差异，或者评估两个表面的法向量是否一致。

这些参数的定义和评价方法，确保了无论被测物表面如何复杂，我们都能用统一、可量化的标准来描述其几何特性和厚度质量。

3. 实时监测/检测技术方法

在结构化表面的高精度厚度测量领域，非接触式光学测量技术是主流。以下将详细介绍几种常用的技术方案和市场上的主流产品。

(1) 市面上各种相关技术方案

激光三角测量技术

想象一下，你站在一个房间里，用手电筒照向对面墙壁上的一个点。如果你向左或向右移动，但手电筒指向墙壁的角度不变，那么光点在墙壁上的位置就会发生变化。激光三角测量技术就是利用这个简单的几何原理。

工作原理和物理基础：激光三角测量传感器会发射一束细小的激光束（或者激光线），精确地投射到被测物体表面。这束激光在物体表面形成一个光斑（或一条光线）。传感器内部的高分辨率图像传感器（比如CCD或CMOS）会从一个与发射激光器有一定夹角的固定位置观察这个光斑。

当被测物体表面距离传感器远近发生变化时，光斑在物体表面的位置会移动，导致图像传感器接收到的光斑像点在传感器上的位置也发生相应偏移。由于发射器、接收器和被测物表面光斑形成一个固定的三角形，通过测量光斑在图像传感器上的偏移量，利用三角函数关系，就可以精确计算出物体表面到传感器的距离。

其基本几何关系可以简化为：H = (L * sin(α)) / (sin(β) * (1 + (sin(α) * cos(β)) / (cos(α) * sin(β))))其中，H 是被测点的高度变化，L 是激光发射器和图像传感器之间的基线距离，α 是激光入射角，β 是图像传感器接收角度。通过传感器捕捉到的光斑位置偏移量可以推导出 H。

对于厚度测量，通常会采用双向激光三角测量方案，即在被测物体的上下两侧各安装一个激光位移传感器。这两个传感器会同步测量各自到物体上、下表面的距离。通过将这两个距离从一个已知的、固定好的总间距中减去，就可以实时、准确地计算出物体的厚度。这种方案无需物体与传感器直接接触，非常适合在线快速测量。

核心性能参数（典型范围）：* 测量范围： 通常从几毫米到几米不等，例如5毫米到2000毫米。* 分辨率： 能够分辨的最小距离变化，通常在微米级别，如0.01毫米（10微米）到0.1微米。* 线性度： 衡量测量结果与真实值之间偏差的程度，通常在±0.03%到±0.1% FS（满量程）左右。* 更新频率： 反映传感器获取和输出测量数据的速度，典型值从1kHz到64kHz甚至更高，可实现实时高速测量。

技术方案的优缺点：* 优点： 测量速度快，能够实现高速在线检测；非接触式，避免损伤被测物；测量范围广；对多数材料表面（漫反射）适应性好；系统集成相对成熟，成本效益较高。通过内置滤波器等数据处理功能，可以有效抑制表面噪声。* 局限性： 对高光泽、镜面、透明或吸光性强的表面，测量可能会受到影响，因为激光反射特性会发生变化；激光入射角和表面倾斜度过大时，可能导致光斑反射信号减弱或失真；受环境光影响较小，但极端强光仍可能造成干扰。* 成本考量： 相较于其他超高精度光学方法，激光三角测量方案的整体成本适中，在工业应用中具有很高的性价比。

共聚焦色谱测量技术

共聚焦色谱测量技术是一种非常适合测量高光泽、透明材料或多层结构的高精度非接触式方法。

工作原理和物理基础：它利用白光通过一个特殊的色散透镜后，不同颜色的光（不同波长）会聚焦在不同的距离上。想象一下一个棱镜，白光经过后会散开成彩虹。共聚焦传感器就是利用类似原理，发射一束白光到物体表面。当光线反射回来时，只有聚焦在物体表面上的特定波长的光线，才能穿过一个非常小的“针孔”（共聚焦针孔）被检测器接收。通过分析接收到的光的波长，传感器就能精确地判断出物体表面的距离。

核心性能参数（典型范围）：* 测量范围： 通常较小，从0.1毫米到几毫米。* 分辨率： 极高，可达纳米甚至亚纳米级别，如0.003微米。* 线性度： 极优，例如±0.06微米。* 最大测量速率： 可达70kHz。* 光斑直径： 极小，通常为几微米。

技术方案的优缺点：* 优点： 极高的Z轴分辨率和精度，可以测量非常微小的表面起伏；几乎不受材料特性（如颜色、反射率、透明度）的影响，非常适合测量镜面、玻璃、薄膜等挑战性表面；能够测量多层透明材料的层间厚度。* 局限性： 测量范围相对较小；对表面粗糙度和平整度要求较高，如果表面过于粗糙或倾斜，可能会影响测量精度；系统复杂，成本通常较高。* 成本考量： 属于高端精密测量设备，成本相对较高。

结构光测量技术

结构光测量技术是一种通过投射特定光图案来获取物体三维形状的方法。

工作原理和物理基础：这种技术向被测物体表面投射已知的光学图案（比如一系列平行线、网格或随机点阵）。当这些光图案投射到具有高度变化的物体表面时，它们会因为物体表面的起伏而发生弯曲、变形。传感器（通常是高分辨率相机）从另一个角度捕捉这些变形后的图案。通过分析图案的几何变形，结合三角测量原理，系统能够重建出物体的三维形状和高度信息。这就像在物体表面“画”上一个参考网格，然后观察这个网格如何被“扭曲”来推断物体形状。

核心性能参数（典型范围）：* 测量范围（Z轴）： 从几十毫米到几百毫米不等，例如高达200毫米。* Z轴重复精度： 通常在微米级别，例如最低5微米。* 测量速度： 高达4kHz（3D图像采集速率）。* 扫描宽度： 几十毫米到几百毫米，例如高达400毫米。

技术方案的优缺点：* 优点： 能够快速获取物体表面的完整三维数据（点云）；适用于复杂几何形状和表面纹理的测量；可以同时进行尺寸测量、形状检测和缺陷检测；对表面粗糙度有一定容忍度。* 局限性： 对表面颜色、反射率变化敏感，可能需要调整投影亮度或使用特殊涂层；测量精度通常不如共聚焦或干涉测量高；容易受到环境光的干扰。* 成本考量： 属于中高端测量设备，视系统复杂程度和性能而定。

白光干涉测量技术

白光干涉测量技术以其纳米级的超高精度，在微观表面形貌和薄膜厚度测量方面独占鳌头。

工作原理和物理基础：该系统利用白光作为光源，并通过一个分束器将光束分成两路：一路光照射到被测物体表面，另一路光照射到一个已知高度的参考镜。这两路反射光随后在干涉仪中重新汇聚。如果两束光的光程差（即它们走过的路径长度差异）在白光很短的相干长度范围内，就会产生干涉条纹（就像水波纹交叉形成的亮暗区域）。系统通过在Z轴方向上精确扫描（移动）传感器或参考镜，捕捉干涉条纹对比度最大的位置。在对比度最大时，意味着两束光的光程差接近零，从而可以极其精确地计算出物体表面每一点的高度。

核心性能参数（典型范围）：* 测量范围（Z轴）： 通常较小，可达几百微米到几毫米，例如可达2毫米。* Z轴分辨率： 极高，可达埃（0.1纳米）级别。* Z轴重复性： 极佳，通常小于0.01纳米。* 视场： 通常较小，取决于镜头，例如最高可达1.8毫米 x 1.8毫米。

技术方案的优缺点：* 优点： 业界领先的纳米级Z轴分辨率和精度，能够测量极微小的表面粗糙度、波纹度、台阶高度和薄膜厚度；非接触式；适用于超精密表面（如光学镜片、半导体晶圆）的测量。* 局限性： 测量范围非常有限；对环境振动和温度变化非常敏感，需要稳定环境；测量速度相对较慢（需要Z轴扫描）；对被测物体的表面反射率和倾斜度有较高要求；设备复杂且成本极高。* 成本考量： 属于顶级精密测量设备，成本非常高昂。

(2) 市场主流品牌/产品对比

这里我们挑选几家在非接触式精密测量领域有代表性的国际品牌进行对比。

日本基恩士 (采用激光轮廓测量/激光三角测量技术)日本基恩士的LJ-X8000系列激光轮廓测量系统，是市场上广受欢迎的高速高精度解决方案。它利用激光三角测量原理，通过发射激光线并由图像传感器接收，快速获取物体的2D轮廓，并通过扫描生成3D点云数据。其优势在于极高的测量速度和重复精度，例如Z轴分辨率可达0.1微米至5微米，X轴分辨率可达5微米至160微米，采样速度高达64 kHz。这使得它非常适合高速在线检测，能够稳定测量复杂形状和多种材料表面。其全球服务网络也便于集成到自动化生产线。

英国真尚有 (采用激光三角测量技术)英国真尚有的ZLDS115激光位移传感器是一款性能卓越的设备，其核心原理也是基于激光三角测量。它能够实现高精度的距离测量，最高分辨率可达0.01毫米，线性度最优可达±0.03毫米。其测量范围宽广，最大可达2000毫米，并具有1kHz的快速响应能力，确保实时测量。ZLDS115的一个突出特点是其厚度测量功能，两个传感器可以自动配对进行厚度测量，无需额外的控制盒或复杂校准，大大简化了系统集成。此外，它还具备良好的温度稳定性，温度偏差仅为±0.03% FS/°C，高防护等级（IP65）和灵活的数据处理能力（内置多种滤波器），可选配高温版本，使其适用于恶劣的工业环境和各种应用场景。

德国迈特奥 (采用共聚焦色谱测量技术)德国迈特奥的confocalDT IFS240x系列传感器代表了共聚焦色谱测量技术的顶尖水平。该技术通过分析不同波长光的焦点位置来确定距离，对反射率变化不敏感。其核心优势在于极高的Z轴分辨率和精度，分辨率可达0.003微米，线性度高达±0.06微米，光斑直径仅3微米。这使得它成为测量镜面、透明材料和多层结构表面轮廓及厚度的理想选择，尤其是在需要亚微米级精度的应用中表现出色。

美国康耐视 (采用结构光测量技术)美国康耐视的In-Sight 3D-L4000系列3D视觉系统，采用结构光测量原理。它通过投射已知图案并捕捉其在物体表面的变形来重建3D形状。该系统的主要优势在于其强大的三维检测和测量功能，集成了3D视觉和2D图像处理能力。其Z轴重复精度最低可达5微米，测量速度高达4kHz，扫描宽度可达400毫米。美国康耐视的解决方案特别适用于在线生产线的零件尺寸、形状、缺陷检测，尤其在处理复杂几何形状和表面纹理方面表现突出。

(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

在选择激光位移传感器或超声波传感器进行厚度测量时，需要综合考虑多个关键技术指标，因为它们直接决定了测量效果能否满足实际需求。这里虽然超声波传感器不属于输入信息中的主流光学技术，但作为厚度测量常见手段，仍需进行概念性比较。

1. 精度（Resolution, Linearity, Repeatability）* 实际意义： * 分辨率（Resolution）： 指传感器能识别的最小距离变化量。就好比你的尺子能精确到毫米还是微米。如果测量要求精确到0.01毫米，那么传感器的分辨率至少要达到这个级别甚至更高。 * 线性度（Linearity）： 衡量传感器在整个测量范围内，其输出信号与实际距离之间关系的准确程度。理想情况下，它们应呈直线关系。线性度差的传感器，在不同测量点可能产生系统性偏差。 * 重复性（Repeatability）： 指在相同条件下，多次测量同一位置时，测量结果的一致性。重复性差的传感器，即使精度高，也无法保证测量稳定性。* 对测量效果的影响： 这些指标直接决定了你最终测量结果的“真”和“稳”。如果精度不够，就无法满足高精度的要求；如果重复性差，每次测量都会有大的波动，无法信任数据。* 选型建议： * 高精度需求： 对于需要微米甚至亚微米级厚度测量的应用（如半导体、精密机械零件、光学元件），激光三角测量、共聚焦色谱或白光干涉传感器是首选。超声波传感器通常难以达到这种精度。激光三角测量技术可以实现较高的测量精度，某些高端型号的线性度可达±0.03% FS。 * 一般精度需求： 对于毫米级或更高精度要求不高的场景（如大型结构件、某些建筑材料），激光三角测量传感器已足够胜任，超声波传感器在某些情况下也可考虑。

2. 测量范围（Measurement Range）* 实际意义： 指传感器能够有效测量的最小到最大距离。例如，一个传感器的测量范围是50mm到200mm，意味着它只能测量在这个距离区间内的物体。* 对测量效果的影响： 范围不匹配会导致无法测量。如果被测物厚度变化大，传感器需要有足够的测量范围来覆盖这些变化。* 选型建议： * 厚度变化大： 选择测量范围较宽的激光位移传感器，一些型号的测量范围可以达到2000mm。 * 超薄材料/微观结构： 共聚焦色谱和白光干涉传感器虽然测量范围小，但能提供极致的微观厚度精度。

3. 响应速度/更新频率（Response Speed / Update Frequency）* 实际意义： 指传感器每秒能够完成多少次测量。在自动化生产线上，这决定了系统能否实时监控并及时发现异常。* 对测量效果的影响： 速度慢会导致在高速生产线上漏检、数据滞后，无法进行有效的实时控制。* 选型建议： * 高速在线检测： 激光三角测量（更新频率可达1kHz甚至更高）和结构光测量是理想选择。它们能跟上生产线的节拍。 * 静态或低速测量： 白光干涉测量虽然精度高，但速度相对较慢，更适用于实验室或离线检测。

4. 材料适应性与表面特性（Material Compatibility & Surface Characteristics）* 实际意义： 不同的传感器对被测物的材质（金属、塑料、玻璃、橡胶等）、颜色、光泽度（镜面、哑光、粗糙）、透明度有不同的敏感度。结构化表面意味着这些特性可能在局部区域有所不同。* 对测量效果的影响： 如果传感器不适应特定材料或表面，可能无法获得稳定的信号，导致测量失效或误差大。例如，激光传感器测量镜面时容易产生镜面反射，导致光斑无法被接收器捕捉。* 选型建议： * 漫反射/哑光表面： 激光三角测量和结构光测量通常表现良好。 * 高光泽/镜面/透明/多层材料： 共聚焦色谱测量技术是最佳选择，其原理使其对这些挑战性表面不敏感。 * 极粗糙/脏污表面： 激光传感器可能受影响，需要通过滤光片或调整算法来优化。超声波传感器在某些粗糙、脏污，但精度要求不高的场景下反而有优势，因为声波穿透性强且对表面光泽不敏感，但其测量精度和空间分辨率远低于光学方法。

5. 环境稳定性（Environmental Stability）* 实际意义： 传感器在不同环境条件（温度、湿度、振动、粉尘等）下保持性能的能力。* 对测量效果的影响： 恶劣环境可能导致传感器性能漂移、损坏或测量误差增大。* 选型建议： * 恶劣工业环境： 选择防护等级高（如IP65或更高）、工作温度范围宽的传感器。对于高温目标测量，需选择专门设计的高温版本。 * 精密实验室环境： 白光干涉等纳米级精度传感器对环境要求极高，通常需要在温湿度受控、无振动的专用实验室中使用。

总结：激光位移传感器 vs. 超声波传感器针对“结构化表面进行高精度厚度测量”这个具体问题，激光位移传感器（特别是基于光学原理的各种类型）通常是远优于超声波传感器的选择。

• 超声波传感器： 虽然它也能进行非接触式厚度测量，尤其适合穿透不透明材料（如厚塑料、橡胶、木材）并对表面光洁度不敏感，但其局限性在于：

  • 精度低： 受声速在材料中传播速度、温度、材料均匀性等影响，超声波传感器通常只能达到毫米或亚毫米级精度，很难满足高精度要求。

  • 分辨率差： 由于声波波长相对较长，其空间分辨率远不如激光，难以精确识别结构化表面的微小特征。

  • 探头耦合： 有时需要耦合剂，增加了操作的复杂性。

  • 不适用于薄材料： 对极薄的材料（如几十微米）难以进行有效测量。

• 激光位移传感器： 包括激光三角测量、共聚焦色谱、结构光、白光干涉等多种技术，它们共同的优势在于：

  • 高精度与高分辨率： 能够轻松达到微米甚至纳米级精度，是高精度测量的必然选择。

  • 高空间分辨率： 激光光斑小，能精确识别结构化表面的细微特征。

  • 快速响应： 多数激光传感器具备很高的采样频率，适合在线检测。

  • 多样性： 不同原理的激光传感器可以应对从漫反射到镜面、透明等各种复杂表面。

因此，对于“结构化表面进行高精度厚度测量”，应优先考虑激光位移传感器，并根据具体的精度、速度、材料和成本要求，在不同类型的激光测量技术中进行选择。

(4) 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在结构化表面的高精度厚度测量中，即使选择了合适的传感器，实际应用中也可能遇到各种挑战，影响测量结果的准确性和稳定性。

1. 表面反射率不均和光泽变化* 问题原因： 结构化表面往往在不同区域有不同的材质、颜色、纹理，导致激光在这些区域的反射率（光亮或暗淡程度）差异很大。例如，金属件的划痕、焊缝、喷漆区域。这会导致传感器接收到的光信号强度不稳定，甚至信号丢失。* 影响程度： 轻则影响测量稳定性，导致数据波动；重则完全无法测量，形成“盲点”。* 解决建议： * 调整激光功率和曝光时间： 对于可编程的传感器，可以动态调整激光功率和图像传感器的曝光时间，以适应不同反射率区域。 * 使用宽动态范围传感器： 选用具有高动态范围的图像传感器，能够同时捕捉亮区域和暗区域的信号。 * 内置滤波器： 利用传感器内置的各种数字滤波器（如中值滤波、滑动平均滤波），对信号进行处理，平滑数据，减少跳动。 * 多角度测量： 对于某些镜面反射，可以尝试调整传感器的入射角度，或使用多个传感器从不同角度测量，以确保总有一个传感器能捕捉到反射光。 * 共聚焦色谱传感器： 如果预算允许且对精度要求极高，对于反射率变化剧烈的表面，共聚焦色谱传感器（如德国迈特奥产品）因其工作原理对反射率不敏感，是理想选择。

2. 环境光干扰* 问题原因： 生产车间的照明、阳光直射或其他强光源的光线可能进入传感器接收器，与激光信号混合，造成测量误差。* 影响程度： 导致测量值漂移或出现错误峰值。* 解决建议： * 安装遮光罩： 在传感器周围设置物理遮挡，防止外部光线直射。 * 使用窄带滤光片： 传感器接收器前端安装与激光波长匹配的窄带滤光片，只允许特定波长的激光光线通过，滤除大部分环境光。 * 高频调制激光： 一些高端激光传感器会采用高频调制激光，并通过同步解调技术来区分激光信号和环境光。

3. 振动与温度变化* 问题原因： 工业现场常见的机械振动、气流扰动以及环境温度的波动，都可能导致被测物或传感器本身发生微小位移，或影响传感器内部元器件的性能，进而影响测量精度。* 影响程度： 导致测量数据产生随机或系统性偏差，降低重复性。* 解决建议： * 减振措施： 在传感器或被测物安装基座下方使用减振垫、气浮平台等，隔离振动。 * 温度补偿功能： 选用带有温度补偿功能的传感器，或通过外部温控系统保持测量环境温度恒定。 * 数据平均： 通过多次测量取平均值（如滑动平均滤波），可以一定程度上减小随机振动的影响。 * 缩短测量时间： 在高温环境测量时，尽量缩短曝光时间，减少热漂移影响。

4. 传感器校准与安装* 问题原因： 传感器安装不当（倾斜、不稳固）或校准不准确，会引入系统误差。特别是双传感器厚度测量，两个传感器的共线性和同步性至关重要。* 影响程度： 导致测量结果整体偏移，或厚度读数随物体位置变化而变化。* 解决建议： * 精确安装： 确保传感器固定牢固，与被测物表面保持设计角度和工作距离。使用专业的夹具和调整机构。 * 标准件校准： 定期使用已知厚度的标准块对传感器进行校准，确保测量基准的准确性。对于双传感器厚度测量，应确保在无被测物时，两传感器间的距离与校准间距一致。 * 软件校准功能： 某些传感器自带厚度测量校准功能，可以简化操作。

5. 结构化表面几何复杂性* 问题原因： 被测物表面可能存在陡峭的斜坡、深槽或锐角，这些区域激光反射可能散射严重，或超出图像传感器的接收范围。* 影响程度： 在复杂几何区域出现测量盲区或精度下降。* 解决建议： * 选用宽视场/多点扫描传感器： 激光轮廓传感器（如日本基恩士）可以获取整个截面数据，有助于理解复杂几何。结构光系统（如美国康耐视）则能获取完整的3D点云。 * 优化传感器布局： 对于特别复杂的结构，可能需要多角度、多位置部署传感器，甚至结合机器人手臂实现全方位扫描。 * 小光斑传感器： 采用光斑直径小的传感器（如共聚焦色谱），可以更好地解析微小细节。

4. 应用案例分享

• 汽车制造： 在汽车白车身（车架）生产线上，激光位移传感器被用于精确测量车身面板的厚度、间隙和段差，确保焊接质量和装配精度，防止因厚度不均导致的车身强度问题。

• 金属加工： 在钢板、铝板等金属卷材的连续生产线上，双向激光厚度测量系统实时监测板材的厚度，确保产品符合规格，并及时调整轧制工艺。例如，英国真尚有的ZLDS115激光位移传感器，凭借其高精度和快速响应，可以胜任这类在线监测任务。

• 电子产品制造： 精密的激光传感器用于测量印刷电路板（PCB）的铜厚、基板厚度以及电子元器件的封装高度，确保产品质量和可靠性。

• 玻璃与薄膜工业： 共聚焦色谱传感器可以精确测量玻璃基板、光学镜片、塑料薄膜以及多层膜材料的厚度，确保产品光学性能和功能符合要求。

• 建筑材料： 结构光或激光轮廓传感器被用于检测型材、板材等建筑构件的尺寸、形状和厚度，如门窗型材的壁厚或石膏板的均匀性。