在许多精密工业领域,我们常常需要测量各种管道、孔洞或套筒的内部尺寸。想象一下,一个高压油缸,它内部的活塞需要精准地在圆筒中滑动;或者医疗器械中的导管,需要保证内壁光滑无瑕,且内径尺寸高度一致。这些“管道”不仅仅要求内径尺寸精确,还对其几何形状有着严苛的要求。
这些被测管道的基本结构通常是圆柱形,但实际生产中可能出现各种偏差,比如:* 内径:最基本的参数,指管道内部的直径。* 椭圆度:管道横截面不是完美的圆形,而是略呈椭圆形。这就像一个稍微被压扁的吸管,会导致内部部件运动不畅。* 锥度:管道内径从一端到另一端逐渐变大或变小,不再是平行的直筒。* 圆柱度:衡量管道内壁的表面与理想圆柱体的贴合程度,包括了圆度、直线度等多种几何特性。* 同轴度:当管道有多个分段或与其他部件配合时,各部分的中心轴线是否保持一致。* 台阶、凹槽或凸台:管道内壁可能存在设计上的特殊结构,或是加工缺陷(如毛刺、划痕),这些都需要精确测量其尺寸和位置。
对于高反射(如抛光金属)或半透明(如某些塑料或玻璃)材料的管道,其内径测量难度会显著增加。这些材料的特性会使传统的光学测量容易出现激光散射、镜面反射或光线穿透,导致测量信号不稳定,影响最终精度。因此,测量技术不仅要能深入管道内部,还要能克服这些光学挑战,实现高精度的非接触式测量。
为了确保管道的质量和功能,行业内制定了多种监测参数和评价方法。这些参数帮助我们量化管道的几何精度。
内径(Diameter):通常通过测量多个方向的弦长或点到中心线的距离来确定。评价方法通常是取平均值,并计算最大值与最小值之间的差异。
椭圆度(Out-of-Roundness / Ovality):描述管道横截面偏离真圆的程度。一般通过在一个横截面上采集多点数据,然后拟合一个最佳圆,再计算所有测量点到这个最佳圆的最大径向偏差来评价。
锥度(Taper):用于评估管道内径沿轴向的变化。通常通过在管道不同轴向位置测量内径,然后计算这些内径值之间的变化率来确定。如果内径逐渐变大或变小,就存在锥度。
圆柱度(Cylindricity):这是一个综合性几何公差,描述管道内壁表面与理想圆柱体的贴合程度。它包含了圆度、直线度和轴线的平行度。评价时,通常会通过在管道内部生成密集的3D点云数据,然后拟合一个最小外接圆柱体和最大内切圆柱体,两个圆柱体之间的径向距离即为圆柱度误差。
同轴度(Coaxiality):当管道有多个孔段或与其他外部特征相关联时,同轴度评估的是这些特征的中心轴线是否在一条直线上。测量方法通常是分别确定各个特征的中心轴线,然后计算它们之间的最大径向偏移量。
表面缺陷(Surface Defects):除了尺寸参数,管道内壁的表面质量也很重要。例如,微小的划痕、凹坑、毛刺等都可能影响其功能。这类缺陷的检测通常依赖于高分辨率的图像或3D轮廓数据,通过分析表面纹理或局部几何突变来识别和量化。
实现高精度内径测量,特别是对于高反射或半透明材料,需要特定的先进技术。下面我们将深入探讨几种主流的非接触式测量技术,并分析其优劣。
(1)市面上各种相关技术方案
a. 激光三角测量技术(点式或线式)
想象一下,你用手电筒照墙壁,如果手电筒和你的眼睛位置不变,那么光斑在墙壁上的位置就固定。但如果墙壁离你远了或近了,光斑在你的视野中看起来就会有所移动。激光三角测量就是利用这个原理。它通常由一个激光发射器、一个接收器(通常是CMOS或CCD传感器)和一个测量基准面组成。激光束以某个角度投射到被测物体表面形成一个光斑,反射回来的光线被接收器从另一个角度接收。当被测物体表面距离发生变化时,反射光斑在接收器上的位置会发生偏移。
工作原理与物理基础:激光发射器(L)发射一束激光,以一定的入射角α照射到被测物体表面点P。反射光从P点出发,以β角射向接收器(R)上的CMOS或CCD传感器。L、P和R三点形成一个三角形。当P点沿激光轴线方向移动时(即被测物体的距离发生变化),反射光在接收器上的成像点会发生位移Δx。通过精确测量这个Δx,并结合已知的传感器基线距离b(激光发射器与接收器之间的距离)、激光入射角α以及接收器的焦距f等参数,就可以根据三角函数关系计算出P点相对于传感器的距离变化Δz。
一个简化的几何关系可以表示为:Δz = (b * Δx) / (f * cos(α) + Δx * sin(α))这个公式虽然看着复杂,但其核心就是通过测量光斑在传感器上的微小位移,反推出物体距离的精确变化。
对于高反射或半透明材料,传统的红色激光可能会出现以下问题:* 高反射材料(如镜面):激光容易发生镜面反射,导致接收器无法捕获到足够散射光,或者接收到的光线强度过高导致饱和。* 半透明材料(如某些塑料、玻璃):激光可能穿透材料表面,在材料内部形成多个反射或散射点,导致测量点模糊或不准确。为了解决这些问题,一些先进的激光三角测量系统会采用蓝色激光(波长约450nm)。蓝色激光波长短,在大多数材料表面的散射特性更好,且对高反射金属表面吸收率相对较高,对半透明材料的穿透深度也相对较浅,因此能提供更稳定、更清晰的测量信号,显著提高测量精度和稳定性。
核心性能参数的典型范围:* 精度:点式传感器通常可达±1微米至±10微米。线式传感器在特定条件下可达类似精度。* 分辨率:可达0.1微米至1微米。* 响应时间:毫秒级,采样频率可高达数kHz至数十kHz。* 测量范围:从几毫米到数百毫米不等,取决于具体型号。
技术方案的优缺点:* 优点: * 高精度非接触:避免了对被测物体表面的损伤或形变。 * 速度快:适用于在线实时检测和高动态测量。 * 蓝色激光增强兼容性:有效克服高反射和半透明材料的测量挑战。 * 探头可小型化:一些产品能将探头做得非常小,适用于小孔和狭窄空间。* 缺点: * 受表面特性影响:尽管蓝光有所改善,但极端的表面特性(如镜面和高度透明)仍可能带来挑战。 * 阴影效应:当被测物体表面有陡峭的坡度或复杂形状时,可能会产生激光阴影区,导致无法测量。 * 视场角限制:需要清晰的视场,在复杂内部结构中可能需要复杂的探头运动机构。* 适用场景:精密机械零件、电子元件、医疗器械等小孔、小管的内径、椭圆度、圆度、锥度测量。* 成本考量:激光三角测量传感器种类繁多,从几千到数万元人民币不等,高性能和蓝光版本通常价格更高。
b. 结构光投影技术
想象一下,电影院里放映机的光束,如果把光束设计成一系列的条纹或点阵图案,然后投射到一个复杂的物体表面上。如果物体表面是平的,图案看起来是规则的;如果物体表面有起伏,图案就会变形。结构光投影技术就是通过分析这些图案的变形来重建物体的3D形状。它通常使用一个投影仪将已知的光图案投射到物体表面,同时由一到多个摄像头从不同角度捕捉这些图案的变形图像。
工作原理与物理基础:投影仪(P)向被测物体表面投射一系列预设的结构光图案(如条纹、点阵)。这些图案在物体表面发生变形。两个或多个高分辨率摄像头(C1, C2)从不同角度同时捕捉这些变形后的图案图像。由于投影仪、摄像头的位置和它们之间的几何关系是精确校准过的,并且投射的图案是已知的,软件就可以利用三角测量原理。它通过识别图像中图案的每个点(像素)在空间中的位置,并根据光栅投影和图像畸变来计算出每个点的三维坐标(x, y, z)。最终,这些海量的三维点组成了被测物体的完整3D点云模型。
核心性能参数的典型范围:* 测量精度:通常可达±0.01mm至±0.1mm。* 测量速度:单次扫描时间从几秒到几十秒不等,适用于离线或半在线检测。* 测量区域:从几十毫米到几米,灵活性较高。* 数据点数:单次扫描可生成数百万到上千万个点。
技术方案的优缺点:* 优点: * 高密度3D数据:能一次性获取物体表面的完整3D几何信息,非常适合复杂形状的测量。 * 非接触:对被测物体无磨损。 * 直观可视化:可生成高质量的3D模型。* 缺点: * 受环境光影响大:需要相对稳定的环境光照条件,或使用特定滤波技术。 * 对表面特性敏感:高反射或透明表面仍可能造成挑战,需要喷涂消光剂辅助。 * 测量速度相对较慢:相比点式或线式激光,获取完整3D模型所需时间较长。 * 设备体积较大:探头通常较大,不适合狭小管道内部测量。* 适用场景:大型复杂零件、模具、铸件、汽车覆盖件等的外形尺寸、形位公差及缺陷检测。不适用于小孔或长管道的内径测量。* 成本考量:结构光扫描仪通常价格较高,从数十万元到上百万元人民币。
c. 工业视频内窥镜立体测量技术
想象一个迷你摄像头被送入一个黑暗的管道,除了能看到内部,它还能通过“双眼”判断管道内一个凸起有多高。这就是工业视频内窥镜的立体测量技术。它将一个微型摄像头和照明系统集成在一个可弯曲的柔性或硬性探头前端,可以深入到人眼无法触及的内部空间。
工作原理与物理基础:内窥镜探头前端集成了至少两个经过精确校准的微型摄像头(或一个摄像头通过光学切换实现多视角)。这两个摄像头从略微不同的视角捕捉目标物体(例如管道内部的凸台)的图像,就像人的两只眼睛看东西一样,产生视差。测量软件接收这些图像后,利用计算机视觉和三角测量原理。它通过匹配两幅图像中的对应特征点,并根据已知的摄像头间距、焦距和成像角度,计算出这些特征点在三维空间中的实际坐标。从而能够测量出如凸台的高度、长度、距离等尺寸信息。
核心性能参数的典型范围:* 插入管直径:4.0毫米至8.4毫米。* 测量精度:通常为测量范围的±2%至±5%,例如对一个10毫米的缺陷测量,精度可能在±0.2毫米至±0.5毫米左右。* 图像分辨率:高清(XGA或WGA),提供清晰的内部视图。* 插入管长度:最长可达30米。
技术方案的优缺点:* 优点: * 深入狭小、复杂空间:探头直径小、柔性好,能到达其他传感器难以到达的区域。 * 直观目视检查:可实时观察内部状况,结合尺寸测量,便于缺陷识别和评估。 * 操作相对简便:适合人工或半自动化检测。* 缺点: * 测量精度相对较低:相对于激光测量,其绝对精度有限,更适合缺陷的尺寸评估而非高精度的几何形貌测量。 * 无法获取完整的3D轮廓:主要进行特定点的尺寸测量,难以生成整个内壁的3D模型。 * 受光照和表面纹理影响:内部照明不均或表面反射会影响图像质量和测量结果。* 适用场景:航空发动机内部、管道焊缝、铸件内腔、阀门、容器等内部结构的目视检查和关键缺陷的尺寸评估。不适合高精度内径的整体几何形貌测量。* 成本考量:工业视频内窥镜的价格从几万元到几十万元人民币不等,带立体测量功能的通常价格更高。
(2)市场主流品牌/产品对比
这里我们对比几款在非接触式内径测量领域表现出色的品牌:
日本基恩士
采用技术:基于激光三角测量原理(线状激光)。
核心参数:例如LJ-X8000系列,重复精度最低可达0.2微米,扫描速度最高64kHz,检测宽度最大240毫米。
应用特点与优势:日本基恩士的激光轮廓仪以其超高的测量速度和精度著称,能够快速捕获复杂物体表面的3D轮廓。它通过投射激光线而非点,可以在一次扫描中获得整个横截面的数据。这使其非常适合在生产线上进行高速在线检测,如测量带凸台的管道外径或开放结构件的尺寸。但其探头通常不适用于直接插入小孔或长管道内部进行内径测量。
英国真尚有
采用技术:旋转式激光三角测量(点式)。
核心参数:ZLDS104系列,最小可测内径4mm,测量范围4-48mm,线性度误差±2微米,采样频率9.4kHz。支持蓝色激光(450nm)和红色激光(660nm)。探头直径可定制小于4mm。
应用特点与优势:英国真尚有ZLDS104是一款专为小孔内径测量设计的传感器。其独特的旋转式探头可以将激光点投射到孔壁上,通过探头旋转和轴向移动,实现对孔径、椭圆度、锥度、台阶等参数的全面测量。蓝色激光的应用使其在高反射或半透明材料的测量中表现出色,能提供更稳定的信号和更高的精度。其超小的探头尺寸是其核心优势,使其能够进入极小的孔径进行精密测量。
德国蔡司
采用技术:结构光投影技术(通过其GOM Metrology部门)。
核心参数:例如GOM ATOS Q系列,测量精度最高0.018毫米,单次扫描时间低至2秒。
应用特点与优势:德国蔡司GOM的3D光学扫描仪以其工业级的坚固性、高精度和全面3D数据获取能力而闻名。它通过投射复杂的图案来捕捉物体表面的完整三维几何形状,适合获取高密度的点云数据进行全面的形貌分析。虽然精度很高,但由于其工作原理和设备体积,它主要用于离线或半在线的外部三维扫描,不适合直接插入管道内部进行内径测量。
挪威诺维斯特
采用技术:旋转式激光线扫描技术。
核心参数:例如Novicam M850 Pipe Scanner,适用于内径40毫米至600毫米的管道,轴向测量速度高达200毫米/秒,径向分辨率最高0.01毫米。
应用特点与优势:挪威诺维斯特专注于提供专业的管道内部检测解决方案。其管道扫描仪将激光线投影与旋转机构结合,可以高效地在管道内部移动并扫描内壁,生成管道的完整3D几何模型。这种技术非常适合中大型管道的内壁几何形状和缺陷检测,能够提供高分辨率的3D数据,但其探头尺寸相对较大,不适用于微小孔径。
(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
在为高反射或半透明材料管道内径测量选择合适的设备时,需要综合考虑多个技术指标,它们直接关系到最终测量效果和适用性。
测量精度与分辨率
实际意义:精度指的是测量结果与真实值之间的接近程度,而分辨率指的是传感器能识别的最小尺寸变化。在要求高精度时,需要选择具有足够分辨率的传感器,才能确保测量的精细度。
影响:如果精度或分辨率不足,测量结果将无法满足设计要求,可能导致产品质量不合格或功能异常。例如,活塞与油缸的间隙精度直接影响密封性和运动稳定性。
选型建议:对于高精度需求,优先选择标称精度在数微米级别的激光传感器。同时,要区分“重复精度”和“线性度误差”,通常线性度误差更能反映整体测量准确性。
测量范围与探头尺寸
实际意义:测量范围是指传感器能测量的最大和最小距离或直径。探头尺寸则决定了传感器能否进入到被测管道内部。
影响:探头过大无法插入,过小则可能无法覆盖所需的测量范围。测量范围过窄可能导致无法应对管道尺寸的变化,而过宽则可能牺牲精度。
选型建议:根据被测管道的最小内径选择相应探头直径,并确保测量范围能覆盖管道内径的公差带。例如,最小内径为4mm的管道,就需要选择探头直径小于4mm的传感器。
材料兼容性(激光波长)
实际意义:不同的激光波长(如红色、蓝色)对不同材料的光学特性(反射、吸收、散射、穿透)有不同的表现。蓝色激光通常在测量高反射金属或半透明塑料时表现更优。
影响:激光波长选择不当会导致测量信号不稳定、噪声大,甚至无法获取有效数据,严重影响测量精度。
选型建议:对于高反射或半透明材料,务必选择支持蓝色激光波长的传感器。蓝色激光的短波长特性有助于减少镜面反射和光线穿透,从而获得更清晰的测量信号。
测量速度与采样频率
实际意义:测量速度(如每秒扫描的轮廓数)和采样频率(每秒采集的数据点数)决定了传感器在单位时间内能获取多少数据。
影响:对于在线检测,速度慢会导致生产节拍受影响;对于复杂几何形状的测量,采样频率低可能无法捕捉到所有细节。
选型建议:在线检测需要高采样频率和快速响应,例如kHz级别的采样频率。对于需要获取完整3D轮廓的应用,扫描速度也是重要考量。
环境适应性与防护等级
实际意义:工业环境通常伴随着粉尘、水汽、油污、震动和温度变化。防护等级(如IP67)表示传感器抵抗这些环境因素的能力。
影响:防护等级不足会导致传感器损坏、性能下降,或维护成本增加。
选型建议:选择具有高防护等级(至少IP67)和宽工作温度范围的传感器,同时考虑其抗振动和抗冲击能力,以确保在恶劣工业环境中的长期稳定运行。
数据通信接口
实际意义:传感器与上位机或控制系统之间的数据传输方式。
影响:不兼容的接口会导致系统集成困难。
选型建议:选择支持主流工业通信接口(如RS232、RS485、Ethernet、模拟输出等)的传感器,以便于与现有自动化系统集成。
(4)实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议
即使选择了合适的先进设备,在实际应用中仍可能遇到一些挑战。
问题一:高反射或半透明材料导致测量不稳定
原因及影响:如前所述,高反射材料会产生镜面反射,使接收器难以捕获有效信号;半透明材料则可能导致激光穿透,形成虚假测量点。这会造成测量数据波动大,精度下降,甚至无法测量。
解决建议:
使用蓝色激光传感器:这是最直接且有效的方法,蓝色激光对这类材料的兼容性更好。
调整激光入射角和接收器角度:通过微调传感器安装角度,尽量避免镜面反射,确保接收器能捕获到散射光。
涂覆消光剂(仅限离线或特殊情况):在不影响产品功能和后续清洗的前提下,可短暂涂覆一层薄薄的消光剂来降低反射率或阻止穿透,但会增加工艺步骤。
问题二:探头进入管道的挑战
原因及影响:管道过长、弯曲、直径极小或内壁粗糙都可能导致探头难以顺利插入或移动,甚至损坏探头。
解决建议:
选择超小型定制探头:根据管道最小内径和长度,选择可定制的最小探头。
使用柔性探头或辅助导向机构:对于弯曲管道,柔性探头是必需的。对于长管道,可设计自动化的推拉或旋转机构,确保探头平稳、精确地沿管道轴线移动。
探头前端加装防护罩或气幕:防止探头在插入过程中与内壁直接摩擦,并清除管道内壁的灰尘杂质。
问题三:管道内壁污染影响测量
原因及影响:管道内部可能存在灰尘、油污、水珠、切屑等污染物,这些会阻挡激光,改变光路,或在测量点形成虚假表面,导致测量数据不准确。
解决建议:
在测量前进行预清洁:使用高压气体吹扫、液体冲洗或超声波清洗等方法,确保管道内壁清洁。
传感器自带气幕或吹扫功能:部分传感器探头设计有气幕,在测量时持续吹扫探头窗口和被测区域,防止灰尘附着。
定期清洁传感器窗口:即使有防护,传感器激光发射和接收窗口也可能积灰,需定期用专用清洁剂和无尘布擦拭。
问题四:环境温度变化导致测量误差
原因及影响:金属和塑料材料会随温度变化发生热胀冷缩。如果管道或传感器本体温度波动大,会导致尺寸发生微小变化,从而引入测量误差,尤其在要求高精度时影响更为显著。
解决建议:
稳定测量环境温度:尽量将测量区域控制在恒定温度下。
传感器温度补偿功能:选择具有内置温度传感器和温度补偿算法的设备,它们可以根据环境温度自动修正测量结果。
将被测件充分热平衡:测量前让被测管道在测量环境中放置足够长时间,使其温度与环境达到平衡。
问题五:振动和机械不稳定性
原因及影响:生产线上的机械振动或传感器固定不稳,会导致传感器与被测管道之间产生相对位移,影响测量的重复性和准确性。
解决建议:
传感器进行减振安装:使用减振垫、弹性连接或重型支架来隔离外部振动。
选择抗振能力强的传感器:传感器本身具备较高的抗振和抗冲击能力。
优化测量时序:在振动最小的生产间隙进行测量,或在测量时临时停止相关振动源。
航空航天领域:在制造喷气发动机的燃油管道、液压管路或涡轮部件时,需要对内部孔径、圆度和同轴度进行极高精度的测量,以确保燃油传输效率和部件性能。
医疗器械制造:生产精密注射器筒体、导管或微型植入物时,内径尺寸和内壁光滑度至关重要,直接关系到药液输送的精准性、导管的插入顺畅度以及生物相容性。 英国真尚有的内径测量技术,可用于此类精密医疗器械的制造,保证产品质量。
汽车工业:在发动机的燃油喷射系统、制动管路或液压缸体的制造中,需要精确测量微小孔径的内径、锥度及圆柱度,以确保系统工作的可靠性和效率。
精密制造与电子行业:对于微型连接器、光纤套筒或半导体设备中的精密通孔,其内径尺寸的偏差可能导致组装失败或性能下降,因此需要进行严格的非接触式内径检测。英国真尚有的ZLDS104小孔内径传感器,可以应用于此类场景。
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