引言：1月12日，國務院印發了《“十四五”數字經濟發展規劃》，規劃中明確指出，要瞄準傳感器、量子信息、網絡通信、集成電路、關鍵軟件、大數據、人工智能、區塊鏈、新材料等戰略性前瞻性領域的發展。

工業4.0趨勢下，智能傳感技術助力工業數字化建設

數字經濟浪潮席卷全球，隨著“工業4.0” 、中國制造2025等戰略部署出臺，新一輪產業革命加速推進，“智能制造” 已成為新的發展制高點。其中智能傳感技術作為提升信息化與工業化融合的關鍵技術之一，是國家工業生產發展平穩運行的保障。

智能傳感技術的應用加速下，基于工業場景的智能化技術應用需求愈加豐富，智能機器人、智能制造裝備產業體系已經形成。但目前經濟形勢下，人口紅利減少，消費結構升級促進制造業轉型，結合傳感技術延伸了機器“感知”，生產各環節中通過機器降低人工重復性工作節省成本，或代替人工從事危險環境工作，是數字化工場的趨勢。

智能制造領域各行業的精密檢測需求

工廠質量控制體系就是為滿足產品的質量要求，而實時進行的質量測量和監督檢查系統。特別是3C產品零部件、半導體元器件、汽車部件加工制造、鋰電新能源等行業，外觀質量檢測是極為重要的環節，傳統檢測方式是由大量的質檢人員肉眼完成產品檢測，而受制于個體生理差異和主觀判斷，測量工具不能將結果及時數字化和智能化等，極大程度影響力產品質量和產出速度。因此，在重復性、標準化生產應用場景下，比如檢測芯片高度尺寸、玻璃表面氣隙或涂膠缺陷等，工業視覺具備絕佳優勢。

相關科學研究提到人在明視距離25mm時，肉眼可識別的物體大小尺寸為0.1mm(約12根亞洲成年人頭發并排的直徑)，所以當個體處于運動狀態或者不間斷重復識別場景中，識別的效率就會大打折扣。在重復性極強的工業產線上，人工檢測很難達到一致性;尤其是當產品零件和材料的精密檢測很多是以微米甚至是納米級尺寸為標準且來料速度較快時，肉眼完全無法滿足現場需求，就必須借助機器的視覺去做數據的采集分析。

智能制造趨勢下，3C電子、半導體、鋰電新能源、科研醫療等領域，視覺檢測需求極為龐大。以某 3C 產品供應鏈企業產品外觀檢測為例，每月人工視覺檢測人力成本超過 200 萬，質檢人力員工占比占到 20%~40%，且 還存在漏檢等質量問題(數據來源：【華為-百度】5G-AI智能工業視覺白皮書)。5G+AI 的外觀質量檢查方案，依托 AI 深度視覺檢測技術和 5G 通信技術進行融合，可在復雜紋理圖像分類和背景干 擾的情況下大幅度減少漏檢誤檢，缺陷閥精確可控，同步實現檢測結果數據實時同步，實現數據模型高效快速迭代閉環， 不斷提升現場模型準確率。

智能傳感技術為智能制造下機器視覺“感知”能力延伸的工具

機器視覺在工業生產中應用廣泛，常用于遍布整個生產環節的四類業務應用：視覺引導與定位、模式有無識別檢測、 精準測量測距、產品外觀檢測等。概括的說，工業機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度，主要應用在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合。

同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺來替代人工視覺可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現自動化集成，軟件集成，是實現智能制造的基礎技術。

在智能制造感官的視覺延伸上，國內專注于工業智能傳感器研發生產，需要企業產品線豐富，且技術領域的專業性強，在3D視覺成像、2D圖形檢測和位置距離測量等應用皆有覆蓋。

就以國內企業海伯森為例，一方面，結合光、機、電、算、軟技術應用的深度創新，在2D/3D精密檢測領域開發出3D線光譜共焦傳感器、點光譜共焦位移傳感器和激光位移傳感器系列產品;另一方面，其超高速工業相機產品，開拓了面陣和線陣兩條產品線;而在2D/3D測距識別領域，面陣固態激光雷達和ToF測距傳感器系列產品，為工業機器人、AGV和無人機的應用提供助力;除此之外，激光對針傳感器產品HPS-LCB02還可用于工業視覺定位。

值得一提的是，國內2021年發布的中國首臺3D線光譜共焦傳感器HPS-LCF1000，在技術上，采用光譜共焦原理，解決傳統激光檢測的難題，能實現對透明、反光和吸光材料的高精度檢測;在應用上，結合自主軟件算法和AI圖像處理，將2D、3D視覺技術融合，測量可同步輸出二維圖形和三維點云數據;產品性能上，具備2048點/線的分辨率，也實現了業內最高的35000線/秒的掃描速率。

得益于技術的先進性，3D線光譜共焦傳感器HPS-LCF系列賦能機器以極致入微的“視覺”感知，具有廣闊的市場前景，可以廣泛應用在3C電子、半導體、精密工件等材料的檢測上，在科學研究、機器視覺和智能制造領域上。

機器本是一個在感知、思維、效應方面全面模擬人的機器系統，在視覺“感知”上，裝配了激光、視覺圖像傳感器的設備，可以實現精密準確的視覺定位、識別和檢測。而視覺識別更高層面的應用是結合其他“感官”延伸，從而實現AI的人機交互。

機器觸覺“感知”能力延伸

觸覺的“感知”讓機器運動變得更為柔順，顯得更具人性化，而裝配了末端力控裝置的機器人，則可以實現更為安全有效的力控制和防護。

在目前的工業界中，大部分裝配生產機械的應用仍在使用傳統的位置控制系統，比較典型的就是通過機器視覺的引導和定位確認機械臂在空間中的運動軌跡，來適應外部生產環境的節奏。但是在某些應用場合中，機械臂需要實現與人做物理上交互的安全性或者更為柔順的阻抗控制，因此，既要判斷關節的目標位置，也需要更加精確地控制施加在末端執行器的力，在特定產品精密裝配和打磨拋光應用中，比如細小工件裝配、精密材料抓取或邊緣毛刺打磨等，就必須引入力矩/力控制輸出量，或者將力矩/力作為閉環反饋量引入控制。

由于機械臂和工作面的接觸常常是未知的復雜曲面，因而這種力/力矩的感知，必須是多維的，而六維力傳感器HPS-FT系列可以同時測量空間X、Y、Z三個方向上的力和扭矩，為機械臂的運行提供更為敏銳的觸覺感知。一般衡量六維力傳感器性能的主要指標有，量程、精度、抗過載能力、數據輸出頻率、非線性度、蠕變、遲滯、零漂、溫漂、軸間串擾和軟件補償算法等，海伯森采用高精度應變計和緊湊結構設計，結合自主數據處理、濾波和解耦算法，可檢測出最小力0.05N，力矩0.001Mm，工作狀態中可實現最高2000Hz的輸出頻率，350%的安全過載，以及0.5ms的IO急停輸出。

小結：未來智能傳感技術創新面臨的挑戰

建設數字化工業，延伸智能制造“感知”，要依靠信息采集、處理、交換、存儲等能力全面提升，而工業智能傳感器為工業信息互聯提供關鍵信息及測量數據，地位日益突出。隨著智能制造技術的廣度和深度需求拓展，智能傳感器更新迭代的速度將不斷加快，這就需要市場主體以更有活力的創新基因，推動工業智能傳感器制造、設計開發創新。

雖然，在高端傳感器研發層面，產品研發周期長，一款傳感器產品也需要平均5-10年時間才能成熟，市場風險大，但是，如果基于自身技術優勢，專注于目標領域業務升級優化，未來依然可期。海伯森就如此，專注研發的創新和持續投入。

未來，智能制造相關技術愈加成熟和完善，精密智能和AI傳感技術為工業機器創造“慧眼”，并賦予機器人“手”引導，延伸智能制造的視覺和觸覺“感知”，助力實現智慧工業和萬物互聯。

審核編輯：湯梓紅