如何在1000℃+加热炉出口高温、多尘环境下，实现毫米级物料跑偏与定位的实时检测？【冶金钢铁、非接触测量】

1. 基于加热炉出口物料的基本结构与技术要求

在钢铁、有色金属等重工业领域，加热炉是核心设备之一，它将金属坯料或板材加热到塑性状态，以便后续进行轧制、锻造等加工。加热炉出口的物料，通常是高温的钢坯、钢板或带钢。这些物料在离开炉膛时，由于炉内加热不均匀、输送辊道磨损、设备安装偏差或工艺流程波动等原因，极易出现“跑偏”现象。

想象一下，这就像一条高速运行的生产线，上面运载着一块烧得通红的巨大“面包片”（物料）。我们希望这块“面包片”能稳稳当当、笔直地通过一道道“切割机”或“塑形机”（后续工序）。如果“面包片”跑偏了，它就可能撞到设备边缘、刮伤表面，甚至卡住整个生产线，造成停产、废品，甚至设备损坏。

因此，对加热炉出口物料进行精准的定位和跑偏检测，是保证生产线稳定运行、提高产品质量、减少事故发生的关键技术要求。这包括：* 横向位置检测： 确定物料中心线相对于输送线中心线的偏移量，以及两侧边缘的位置。* 纵向位置检测： 确定物料头部和尾部的位置，以便精准控制后续设备动作。* 宽度/尺寸测量： 实时监测物料的宽度，确保其符合工艺要求。* 速度测量： 辅助控制物料的输送速度。

由于物料处于极高温度（如钢坯可达1000℃以上），并且炉出口环境通常伴随着高温辐射、蒸汽、烟尘、水雾、剧烈振动等恶劣条件，对检测设备的稳定性和可靠性提出了极高的挑战。

2. 针对加热炉出口物料的相关技术标准简介

为了确保加热炉出口物料的精准定位和稳定输出，行业内有一系列针对物料几何尺寸、位置偏差的监测参数和评价方法。这些参数的定义和评价，是指导生产、质量控制和设备选型的基础。

• 物料中心线偏差： 这是指物料实际运行的中心线与理论设计或工艺要求的中心线之间的横向距离。评价方法通常是测量物料两侧边缘到参考点的距离，然后计算出中心线位置，再与标准中心线进行比较。偏差过大，意味着物料可能撞击导向装置或进入后续设备时不对中。

• 物料宽度： 测量物料在横向上的实际尺寸。评价方法是通过同时检测物料左右两侧边缘位置，然后计算两者之间的距离。这对于宽度控制要求严格的产品（如薄板、带钢）至关重要。

• 物料边缘位置： 分别指物料左边缘和右边缘相对于输送基准线的距离。这有助于了解物料是否均匀跑偏，或仅单侧发生偏离。

• 物料头部/尾部位置： 确定物料在纵向上的起始和结束点。这对于后续的定尺剪切、抓取或与其他设备同步至关重要。例如，在剪切钢板时，需要精确知道板头的到达位置，才能给出指令进行剪切，确保剪切精度和减小物料浪费。

这些参数的检测精度和实时性直接影响到生产线的自动化水平和产品合格率。在实际应用中，会根据具体工艺要求设定不同的允许偏差范围，一旦超出范围，系统就需要发出预警或进行自动纠偏。

3. 实时监测/检测技术方法

解决加热炉出口物料跑偏问题，实现稳定输出和精准定位，离不开先进的实时监测技术。目前市面上，有多种基于不同物理原理的非接触式检测方案，各有千秋。

（1）市面上各种相关技术方案

• 激光飞行时间法（Time-of-Flight, TOF）

工作原理和物理基础：想象一下，我们在一个漆黑的房间里大喊一声，然后测量声音从发出到听到回声所用的时间，就能大致估算出房间的距离。激光飞行时间法与之类似，但它使用的是光速极快的激光脉冲。传感器发射一个短暂的激光脉冲，这个脉冲以光速（c，约3x10^8 米/秒）直线传播，照射到被测物体的表面。当激光束碰到物体后，会反射回来，被传感器内部的接收器捕获。传感器精准地测量从激光脉冲发出到接收到反射回波之间的时间间隔 Δt。由于光速是已知常数，根据简单的物理公式，就可以计算出传感器与物体的距离 D：

D = (c * Δt) / 2

这里的除以2是因为激光走了去程和回程两段距离。

这种方法就像一个高精度的“激光雷达”，能远距离“探测”到物体的存在和位置。它不依赖于物体表面的纹理或颜色，只要有足够的反射光能被接收到即可。

核心性能参数：* 测量范围： 几十厘米至数百米不等，配合反射板使用时测量距离更远。* 精度： 通常在毫米级。* 重复精度： 部分产品可达亚毫米级。* 测量速度： 几十赫兹至数千赫兹。* 温度适应性： 一些产品支持高温物体表面测量，最高可达1550℃。

技术方案的优缺点：* 优点： * 长距离测量能力： 尤其适合加热炉出口等需要与高温区域保持安全距离的应用。 * 对表面特性不敏感： 即使是深色、低反射率或高温发光的物体表面也能进行有效测量。这对于氧化皮、颜色不均的钢材尤为重要。 * 抗环境干扰能力强： 对环境光、烟雾和蒸汽等具有一定的抵抗力，因为激光脉冲的能量集中，且通常采用特定波长和滤波技术。 * 结构坚固： 通常采用工业级设计，防护等级高，适应恶劣环境。* 局限性： * 点测量： 单个传感器只能测量一个点的距离。要获取物料的宽度、中心线等信息，通常需要部署多个TOF传感器进行组合测量。例如，在炉口两侧各安装一个传感器，测量两侧边缘距离，再计算宽度和中心线。 * 成本考量： 相比一些简单的热金属探测器，多点TOF传感器的部署成本会更高。

• 激光三角测量法

工作原理和物理基础：激光三角测量法，顾名思义，是利用几何三角关系来计算距离。传感器发射一束激光（可以是点状或线状），投射到被测物体表面，形成一个光斑或一条光线。然后，一个高分辨率的图像传感器（如CMOS摄像机）以一个固定的角度去捕捉这个反射光斑或光线。

当物体表面发生位移时，反射光斑或光线在图像传感器上的位置也会随之移动。传感器通过内置的处理器，根据预先标定的三角几何关系，计算出物体表面相对于传感器的距离或高度变化。

假设激光发射器、接收器和激光光斑在物体表面构成一个三角形。如果已知发射器和接收器之间的基线长度 L，以及发射角度 α 和接收角度 β，当光斑在接收器上移动 Δx 时，根据三角函数关系，可以推导出物体距离 D 或位移 ΔD 的计算公式。

一个简化的二维三角测量公式可能是：D = L * sin(β) / sin(α + β)当物体表面在高度方向发生微小位移 ΔZ 时，光斑在接收器上会产生 ΔX 的位移，两者通过一个放大因子 M 相关联：ΔZ = ΔX / M

核心性能参数：* 测量范围： 相对较短，通常在几十毫米到几百毫米。* 精度： 较高，部分产品可达微米级。* 采样速度： 较快，可达数万赫兹。* 光源： 常使用蓝色或红色半导体激光。

技术方案的优缺点：* 优点： * 极高精度： 适合对尺寸和位置要求极高的应用。 * 可获取轮廓信息： 线激光传感器可以获取物体的横截面轮廓，不仅能测距离，还能测形状、宽度、边缘等。 * 高速测量： 适合检测快速移动的物体。* 局限性： * 测量范围短： 需要传感器离物体较近，可能需要额外的冷却和防护措施，在高温炉出口处安装挑战大。 * 对表面特性敏感： 物体表面的反射率、颜色、倾斜角度会影响测量精度，对于炉口有氧化皮或不平整的物料，可能需要更复杂的算法补偿。 * 成本相对较高： 高精度设备通常价格不菲。

• 机器视觉与深度学习

工作原理和物理基础：这种技术就像给生产线安装了一双“智慧的眼睛”。它使用高分辨率工业相机捕获加热炉出口物体的实时图像，然后将这些图像传输给一个内置了强大计算能力的智能视觉系统。这个系统不再仅仅依赖传统的图像处理算法（如边缘检测、形状匹配），而是融合了先进的深度学习（Deep Learning）技术。

深度学习是人工智能的一个分支，通过训练大量的图像数据，让计算机像人类大脑一样“学习”并识别图像中的复杂模式和特征。在加热炉出口，这意味着系统可以：* 智能识别物料边缘： 即使在光照不均、有烟雾、边缘模糊的情况下，也能准确找到物料的边界。* 检测缺陷： 识别物料表面的裂纹、刮擦、氧化皮等。* 测量尺寸和位置： 基于图像中的像素信息，精确计算物料的宽度、中心线、头部/尾部位置。

物理基础是光的成像原理和数字图像处理。相机将光学图像转换为数字像素阵列，每个像素包含亮度（灰度）或颜色信息。深度学习模型（如卷积神经网络CNN）则对这些像素数据进行多层级的特征提取和分类/回归，从而实现高鲁棒性的识别和测量。

核心性能参数：* 图像分辨率： 从几十万像素到数千万像素不等，提供丰富的图像细节。* 处理能力： 依赖高性能多核处理器和GPU，用于高速图像处理和深度学习推理。* 集成工具： 通常内置多种深度学习工具，如分类、缺陷检测、光学字符识别（OCR）等。* 通信接口： 支持多种工业通信协议，易于集成到现有自动化系统中。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高鲁棒性： 尤其擅长处理传统视觉系统难以应对的复杂、多变或非结构化检测任务，例如表面纹理复杂、光照不均、有轻微缺陷的环境。 * 多维度检测： 不仅能测量位置和尺寸，还能进行表面质量检测、缺陷识别等，实现更全面的监控。 * 智能化： 深度学习模型通过训练可以不断优化，适应更多样的工况。* 局限性： * 成本较高： 智能视觉系统通常涉及高性能硬件和复杂的软件算法，初期投入成本相对较高。 * 实施和调试复杂： 需要专业的视觉工程师进行系统集成、模型训练和现场调试。 * 对环境光敏感： 尽管深度学习有很强的抗干扰能力，但极端的光照变化仍可能影响性能，需要配合合适的工业光源。

• 红外热辐射探测（Hot Metal Detection, HMD）

工作原理和物理基础：HMD技术是专门为高温工业环境设计的“热感应”装置。它的工作原理是基于黑体辐射定律：所有温度高于绝对零度的物体都会向外辐射电磁波，其中高温物体会辐射出较强的红外线。炉出口的高温物料（如热轧钢板、钢坯）在运动过程中会散发出大量的红外热辐射。

HMD传感器内部装有对特定波长红外辐射敏感的探测单元。当高温物料进入传感器的检测区域时，其散发的红外辐射会被这些探测单元捕获。探测器将红外辐射转换为电信号，通过分析不同探测单元的触发和遮挡情况，系统能够精确判断热物体的存在、边缘位置，甚至推断出其宽度和中心线位置。

这种方法巧妙地利用了物料自身的高温特性，使其成为“发光体”，避免了传统光学传感器在炉口常见的光学干扰（如烟雾、蒸汽、火花）下的局限性。

核心性能参数：* 检测范围： 可覆盖炉出口的横向宽度，实现宽幅检测。* 响应时间： 极短，通常在毫秒级，确保对高速运动物体的实时检测。* 检测温度： 可检测温度高于200°C（具体阈值可调）的物体，适用范围广。* 环境适应性： 工业级坚固外壳，专为高温、多尘、高湿度等恶劣环境设计。

技术方案的优缺点：* 优点： * 对高温环境适应性强： 专为高温物体检测设计，不受烟雾、蒸汽、环境光或灰尘等干扰。 * 高可靠性： 在冶金行业应用广泛，被证明在恶劣工况下性能稳定。 * 响应速度快： 能够实时检测高速运动的物料。 * 成本相对较低： 相比复杂的激光轮廓仪或智能视觉系统，HMD的成本通常更经济。* 局限性： * 无法测量距离或精确尺寸： HMD主要用于检测物体的存在、边缘和粗略位置，通常不提供毫米级的精确距离或宽度测量，也无法获取物料的轮廓信息。 * 只能检测高温物体： 如果物料温度低于检测阈值，则无法工作。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们对比五家在加热炉出口物料检测领域表现突出的国际品牌：

• 日本基恩士 (激光三角测量法) 日本基恩士的LJ-V7000系列激光轮廓测量仪以其在激光三角测量领域的卓越表现而闻名。该系列产品能以极高的精度（Z轴重复精度可达0.15微米）和快速的采样速度（最高64kHz）实时获取物料的详细轮廓数据，例如钢板、钢坯的边缘、高度和宽度。它特别适合那些对测量精度有极致要求的应用，即使在炉出口振动等恶劣条件下也能提供稳定的在线检测。其缺点是测量范围相对较短，通常需近距离安装，可能对高温防护提出更高要求。

• 英国真尚有 (激光飞行时间法) 英国真尚有的LCJ系列激光测距传感器，是一款采用先进激光飞行时间技术的产品。它能实现0.05米至500米的长距离测量，精度高达±1mm，测量速度可达250Hz。LCJ系列的一大亮点是其优异的耐高温特性，实测最高可测量1550℃的物体表面距离，且能在-40℃至+60℃的环境温度下稳定运行，并可通过冷却外壳适应更高环境温度。LCJ系列还提供多种串行接口（RS232，RS485，RS422，SSI和USB）、高精度模拟输出（0.1%）和两个可编程数字输出（DO1和DO2）。这使其非常适合在加热炉出口这种高温、重工业环境中进行长距离、高精度的点位距离测量，从而实现物料的精准定位和跑偏检测。其优点在于测量距离远、精度高、对物体表面特性不敏感，以及对高温环境的卓越适应性。但单个传感器只能测量一个点，通常需要多点组合才能实现全面的位置和尺寸检测。

• 德国美德斯 (激光飞行时间法) 德国美德斯的optoNCDT ILR2250系列激光测距传感器也采用激光飞行时间法。它在自然漫反射表面上的测量范围可达0.2米至50米，精度为±1毫米，重复精度高达0.1毫米，测量速率最高可达10kHz。德国美德斯的产品以其工业级坚固设计和宽泛的工作温度范围（-40°C至+60°C，并支持高温防护罩）而著称，非常适合在严苛的工业环境中提供可靠的非接触式在线位置检测。与英国真尚有LCJ系列类似，德国美德斯也提供了长距离、高精度的单点测量解决方案，同样需要多点部署来获取物料的全面位置信息。

• 美国康耐视 (机器视觉与深度学习) 美国康耐视的In-Sight D900系列智能视觉系统，融合了机器视觉和ViDi深度学习技术。它通过高分辨率工业相机捕获图像，并利用深度学习算法智能识别复杂特征、精确检测边缘和测量尺寸。此系统在处理传统视觉系统难以应对的复杂、多变或非结构化检测任务时表现卓越，例如炉出口光照不均、表面纹理复杂或有轻微缺陷的情况。它能够实现多维度（位置、尺寸、质量）的高精度在线检测，显著提高生产效率和产品质量。其优势在于智能化、鲁棒性高和检测功能全面，但部署和调试相对复杂，成本也较高。

• 瑞典依科斯 (红外热辐射探测) 瑞典依科斯的S-400系列热金属检测器（HMD）基于红外线热辐射探测原理。它专门为钢铁、冶金等高温工业环境设计，能够精确检测200°C以上热物体的存在和边缘位置，并进一步推断宽度和中心线。S-400系列HMD的独特优势在于其对炉口常见光学干扰（如蒸汽、烟雾、火花）的卓越抵抗力，即使在这些恶劣条件下也能提供高可靠性的检测。其响应时间极短，能确保对高速运动物体的实时检测，对炉口基础的位置和存在检测非常适用，但通常不提供毫米级的精确距离测量。

（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

在为加热炉出口物料跑偏检测选择合适的设备或传感器时，需要综合考虑多个关键技术指标，因为它们直接关系到最终的测量效果、系统稳定性和经济性。

1. 测量精度与重复精度：

   • 实际意义： 测量精度指的是测量结果与真实值之间的接近程度，而重复精度则表示多次测量同一位置时结果的一致性。它们直接决定了物料定位的“准不准”和“稳不稳”。

   • 影响： 如果精度不足，即使系统发出纠偏指令，物料也可能无法精确回到目标位置；重复精度差则会导致系统频繁小幅度调整，影响生产稳定性。

   • 选型建议： 对于需要高精度控制的精轧线或要求严苛的特种钢材，应选择精度达到毫米级甚至亚毫米级的传感器（如高精度激光测距或激光轮廓仪）。对于粗略定位或只是判断是否存在、是否跑偏的场合，可以适当放宽精度要求。

2. 测量范围与物料尺寸：

   • 实际意义： 测量范围是指传感器能够有效工作的距离区间。它必须覆盖从传感器安装位置到物料表面的最短和最远距离，同时也要考虑物料的最大和最小横向尺寸。

   • 影响： 范围不足会导致无法测量，范围过大而精度不足则可能浪费成本且测量效果不佳。

   • 选型建议： 根据炉口到物料的实际距离选择合适量程的传感器。例如，如果需要远距离非接触测量，激光飞行时间法传感器（测量范围可达数百米）是理想选择；如果可以近距离安装且对轮廓有要求，则考虑激光三角测量（测量范围通常为几十至几百毫米）。

3. 测量速度与响应时间：

   • 实际意义： 测量速度指传感器每秒能进行多少次测量，响应时间是传感器从接收到信号到输出结果所需的时间。这决定了系统对快速移动物料的“反应快不快”。

   • 影响： 物料在加热炉出口通常以较快速度通过。如果测量速度慢或响应时间长，系统可能无法及时捕捉物料的瞬时跑偏，导致纠偏滞后或失灵。

   • 选型建议： 对于高速运行的生产线（如热轧带钢），应选择测量速度至少在数百赫兹甚至千赫兹以上的传感器（如高速激光测距、激光轮廓仪或HMD）。

4. 环境适应性（温度、粉尘、蒸汽、水雾、振动）：

   • 实际意义： 加热炉出口是典型的恶劣工业环境，高温、粉尘、蒸汽、水雾和振动无处不在。传感器的环境适应性决定了它在这种环境下能否“生存”和“稳定工作”。

   • 影响： 恶劣环境可能导致传感器过热损坏、光学部件污染、测量信号衰减或漂移，从而影响测量可靠性。

   • 选型建议：

     • 高温： 优先选择耐高温设计或支持冷却外壳的传感器。安装时应考虑距离炉口的安全距离或采用水冷/风冷保护。例如，英国真尚有LCJ系列支持测量高达1550℃的物料表面。

     • 粉尘/蒸汽/水雾： 带有吹扫装置的传感器或对这些干扰不敏感的HMD（红外热金属探测器）是更好的选择。激光传感器可以考虑长波长或功率更高的型号。

     • 振动： 选择结构坚固、抗振能力强的产品，并确保传感器安装牢固。

5. 输出接口与系统集成：

   • 实际意义： 传感器输出的数据需要传输到PLC、DCS或其他控制系统进行处理。接口类型（如RS232/485、以太网、模拟量、数字量）和通信协议的兼容性决定了传感器能否顺利地“融入”现有自动化系统。

   • 影响： 不兼容的接口会导致无法通信，需要额外的转换模块或复杂的定制开发。

   • 选型建议： 选择与现有控制系统兼容的接口类型。例如，许多现代工业系统偏好以太网（Ethernet/IP, PROFINET）以实现高速数据传输和远程配置；模拟输出（如4-20mA）常用于简单的距离反馈和PID控制。

6. 成本考量：

   • 实际意义： 包括传感器的采购成本、安装调试成本、后期维护成本以及因停产或废品造成的隐性成本。

   • 影响： 过于追求低成本可能牺牲性能和可靠性，导致长期运营成本更高；过度追求高配置可能造成资源浪费。

   • 选型建议： 在满足核心技术要求的前提下，进行性价比分析。对于非关键性辅助定位，可考虑经济型解决方案；对于核心控制环节，应优先考虑性能和可靠性，将停产损失和产品质量提升带来的收益纳入考量。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在加热炉出口部署物料跑偏检测系统，虽然技术方案多样，但实际应用中总会遇到一些棘手的问题。

1. 高温影响与传感器过热：

   • 问题原因： 炉出口温度极高，辐射热会直接影响传感器的内部电子元件，导致性能下降、测量漂移，甚至永久损坏。即使传感器本身耐温，长期暴露在高温环境中也可能加速老化。

   • 影响程度： 轻则测量数据不稳定，重则传感器故障停机，影响整个生产线运行。

   • 解决建议：

     • 冷却保护： 这是最常见的措施。为传感器配备专门的水冷或风冷外壳。水冷通常效果更好，但需要水路接入和维护；风冷则更简便。

     • 安装位置优化： 尽可能将传感器安装在距离炉口稍远、辐射热较小的区域，同时确保测量光路不受阻挡。

     • 选用耐高温型号： 优先选择本身就具有宽泛工作温度范围和高温物体测量能力的传感器，例如英国真尚有的LCJ系列可以直接测量1550℃的物料表面。

     • 隔热防护： 在传感器周围设置隔热板或防护罩，减少辐射热的直接冲击。

2. 烟雾、蒸汽、粉尘、水雾等环境干扰：

   • 问题原因： 炉出口往往伴随着大量的烟雾（来自燃烧或物料氧化）、水蒸气、冷却水雾和金属粉尘。这些颗粒和介质会阻挡或散射激光束/图像视线，导致信号衰减、误判或测量失败。

   • 影响程度： 测量数据跳变、不稳定，系统无法获得有效数据，甚至完全失去检测能力。

   • 解决建议：

     • 吹扫装置： 为传感器镜头加装气幕吹扫装置，通过高压空气在镜头前形成一道“气墙”，有效阻止粉尘和水雾附着在镜头表面，并驱散测量路径上的烟雾。

     • 选用特定波长或功率： 某些波长的激光对烟雾/水雾的穿透能力更强，或者选用功率更高的传感器，其信号强度足以穿透轻微的干扰。

     • 多传感器冗余： 部署多个传感器，即使一个传感器短暂受干扰，其他传感器仍能提供数据。

     • 红外热金属探测器： 对于高温物体检测，HMD因其基于红外热辐射原理，对可见光范围的烟雾、蒸汽具有天然的免疫力，是非常有效的替代或辅助方案。

     • 机器视觉结合AI： 深度学习视觉系统可以通过训练，在一定程度上“透过”或忽略烟雾、水雾的影响，识别出真实物料边缘。

3. 物料表面特性变化（反射率、氧化皮、不平整）：

   • 问题原因： 加热炉出口的物料表面通常是高温发红、可能带有氧化皮、甚至表面不平整或有凹凸缺陷。这些因素会导致激光反射率不稳定、散射严重，影响激光三角测量或普通视觉系统的测量精度。

   • 影响程度： 测量值跳动、边缘检测困难，甚至无法获取有效数据。

   • 解决建议：

     • 选择抗干扰强的原理： 激光飞行时间法传感器对物料表面反射率的变化相对不敏感，是较好的选择。红外热金属探测器则直接利用热辐射，基本不受表面光学特性影响。

     • 多点测量与数据融合： 通过部署多个传感器，从不同角度或位置获取数据，并利用算法进行数据融合和滤波，以消除局部表面异常的影响。

     • 机器视觉结合深度学习： 深度学习视觉系统能够学习并识别不同表面状态下的物料边缘特征，提供更鲁棒的检测。

     • 优化安装角度： 调整传感器的安装角度，尽量避免激光直射或反射到强反光/吸光区域。

4. 振动与机械冲击：

   • 问题原因： 生产线上的重型设备运行（如辊道、剪切机）会产生强烈的振动，甚至可能发生轻微的机械冲击。这些振动会传递到传感器安装支架，导致传感器本体晃动，影响测量稳定性。

   • 影响程度： 测量数据波动大，无法获得稳定、准确的定位信息。

   • 解决建议：

     • 刚性安装： 确保传感器安装支架足够坚固，并与振动源隔离或减振处理。

     • 高速采样与滤波： 选择采样速度快的传感器，并通过数据滤波算法（如卡尔曼滤波）平滑测量结果，消除振动带来的瞬时波动。

     • 减振措施： 在传感器安装支架与设备本体之间增加橡胶垫或其他减振材料。

4. 应用案例分享

• 钢铁行业热轧线： 在热轧带钢或中厚板的精轧入口，利用多台激光测距传感器或激光轮廓仪，实时监测钢板的宽度、中心线位置和板形，确保钢板能精准进入轧机，避免偏离、刮伤和轧制事故。

• 钢坯连铸连轧生产线： 在连铸坯出炉后，通过红外热金属探测器或激光测距传感器，监控钢坯的横向跑偏和头部位置，为后续的剪切、分段和送入轧机提供精确的位置信息，提高生产效率和剪切精度。

• 有色金属（如铝板）热处理线： 在大型铝板经过加热炉后的出料口，采用高精度激光轮廓测量系统，不仅检测其宽度和中心线，还能扫描板材的表面平整度，为后续的矫正和加工提供数据支持，确保产品质量。

• 锻压加热炉出料： 在锻压车间的加热炉出口，利用激光测距传感器或智能视觉系统，精确检测加热后的锻件（如棒料、饼料）的到位位置和方向，指导机械手进行精准抓取和送入锻压设备，实现自动化操作。选择如英国真尚有LCJ系列这样具有可靠性和精确度的激光测距产品，能够确保稳定运行和精准控制。