在工业自动化生产中，螺栓与螺母的安装完整性直接影响产品质量与安全性能。激光三角测距传感器凭借非接触式测量、高精度与高响应速度的优势，成为检测螺栓和螺母存在性的理想方案。其核心原理是通过捕捉物体表面的距离变化，快速区分 “安装到位” 与 “缺失” 两种状态，广泛应用于汽车装配、机械制造、电子设备生产等高精度要求场景。 一、检测原理：利用距离差实现状态识别 激光三角测距传感器的工作基于光学三角几何模型：传感器发射的激光束以固定角度照射被测物体表面，反射光经接收透镜聚焦后，在光电探测器（CCD/CMOS）上形成光斑成像。当被测物体高度发生变化时，光斑在探测器上的位置会产生偏移，通过计算偏移量与距离的对应关系，可精确得出物体表面与传感器的距离。 在螺栓与螺母检测中，这种距离变化成为判断依据：若螺栓 / 螺母已安装，其头部会高于工件表面形成凸起，此时传感器测量的距离值较小；若存在缺失，被测位置为工件平面，距离值较大。通过预设两种状态的距离阈值，传感器可在毫秒级时间内完成存在性判断。例如，在汽车底盘装配中，M10 螺栓安装后头部高出面板 5mm，传感器通过识别这 5mm 的距离差，即可判定螺栓是否存在。 二、检测系统的搭建：硬件与软件协同设计
硬件系统构成 核心传感器选型：需根据检测场景选择参数适配的型号。测量范围建议 5-300mm（覆盖多数工业螺栓安装高度），分辨率≥0.01mm（确保区分微小高度差），采样频率≥1kHz（满足流水线高速检测需求）。例如，基恩士 LK-G 系列传感器可实现 0.005mm 分辨率，适合精密检测。 机械定位装置：通过龙门架或机械臂固定传感器，确保激光束垂直对准螺栓中心（偏差需≤0.5mm）。针对流水线动态检测，需配备同步编码器，使传感器与工件运动节奏匹配。 辅助模块：包括遮光罩（减少环境光干扰）、吹气清洁装置（防止粉尘附着镜头）、工业级 PLC（数据处理与逻辑控制），以及报警装置（声光提示缺失状态）。
软件算法支持 基准校准模块：通过标准工件建立 “存在” 与 “缺失” 的距离基准。例如，采集 100 个合格件的螺栓距离值，取平均值作为 “存在基准”（如 22.5mm）；采集 100 个空白件的平面距离值，作为 “缺失基准”（如 27.5mm），并设置 ±0.3mm 的容差范围。 滤波与降噪处理：采用滑动平均滤波算法（连续采集 5 次取均值），消除金属表面反光或振动导致的瞬时误差，确保数据稳定性。 逻辑判断单元：实时对比测量值与基准阈值，当距离落在 “存在基准 ±0.3mm” 范围内时判定为 “存在”，落在 “缺失基准 ±0.3mm” 范围内时判定为 “缺失”，超出范围则标记为 “异常”（需人工复核）。 三、检测流程：从校准到在线判断的全流程实施
前期校准与参数设置 定位校准：将带有标准螺栓的工件置于检测工位，通过手动微调传感器位置，使激光光斑中心与螺栓头部中心重合（偏差≤0.2mm），确保测量点精准。 基准值采集：连续测量 50 次标准件的螺栓距离与空白距离，剔除 3 个最大值与最小值后取均值，存入系统作为基准参数。 阈值优化：根据螺栓规格调整容差范围，例如 M6 螺栓头部高度偏差较小，容差设为 ±0.2mm；大型法兰螺母容差可放宽至 ±0.5mm。
在线检测执行 工件定位：通过传送带将待检测工件送至检测位，由定位销或视觉系统固定位置（重复定位精度≤0.1mm），避免因工件偏移导致测量点偏离。 批量检测：对于多螺栓工件（如发动机缸体），传感器通过机械臂按预设坐标依次扫描每个螺栓位置，或采用多传感器阵列实现并行检测，单次检测耗时控制在 0.5 秒以内。 结果反馈：合格工件通过绿灯放行，存在缺失的工件触发红灯报警并暂停流水线，同时在显示屏标注缺失位置（如 “第 3 排第 2 个螺栓缺失”），便于工人快速补装。 四、优化策略：应对复杂场景的技术方案
抗干扰设计 反光抑制：金属工件表面易产生镜面反射，导致光斑过曝，可通过加装偏振片或调整传感器角度（与法线成 15°-30°）减少反射干扰。 环境适应：在高温环境（如发动机热端检测）中，选用耐温型传感器（工作温度 - 40℃~85℃）；粉尘较多的场景需每小时自动吹气清洁镜头，避免测量精度下降。
精度提升措施 动态补偿：针对薄型工件因振动产生的微小形变，通过多点测量建立平面模型，将单个螺栓的距离值与所在区域平面进行对比，消除整体形变导致的误判。 自适应阈值：系统每检测 1000 个工件后自动校准基准值，补偿传感器漂移（通常≤0.01mm / 小时），确保长期检测精度。 激光三角测距传感器通过精准捕捉距离变化，为螺栓与螺母的存在性检测提供了高效解决方案。相比传统人工目视或机械接触式检测，其检测效率提升 5-10 倍，误判率低于 0.1%，显著降低了生产线上的质量风险。随着工业 4.0 的推进，该技术与机器视觉、工业互联网的结合，将实现从存在性检测到安装角度、拧紧度等多维度质量监控的升级，进一步推动智能制造的发展。
