工业以太网协议
概述
什么是以太网？
Herausforderung bei der Distanzmessung: Einfluss der Objektoberfläche
Optische Distanzsensoren können mit Time-of-Flight-Technologie (TOF) messen, wie weit ein Objekt entfernt ist, indem sie Licht aussenden und die Zeit messen, bis das reflektierte Licht zurückkommt.
TOF-Distanzsensoren messen Entfernungen, indem sie Licht aussenden und die Rücklaufzeit des reflektierten Signals erfassen.
Dies geschieht durch Aussenden kurzer Lichtimpulse, deren Reflexion am Objekt wieder empfangen wird. Die Distanz wird aus der Laufzeit des Lichtimpulses berechnet – vom Sendezeitpunkt bis zur Detektion des Rücksignals. Die Reflektivität der Objektoberfläche beeinflusst sowohl die Amplitude als auch die Form des elektronischen Empfangssignals. Dies führt zu variierenden Zeitpunkten der Signaldetektion und zu unterschiedlichen Pulsbreiten. Helle Oberflächen erzeugen stärkere Signale mit größerer Pulsbreite und früherer Detektion, während dunkle Oberflächen schwächere, schmalere Impulse und spätere Detektion verursachen.
Das heißt: Je nach Oberfläche des Objekts – etwa hell oder dunkel – fällt das zurückkommende Signal unterschiedlich stark aus. Dadurch kann es zu Messfehlern kommen.
Je nach Helligkeit der Objektoberfläche variiert die Stärke des reflektierten Lichtsignals
怎样理解工业以太网？
Abweichung von der Solldistanz nach Korrektur mit neuronalem Netz
Abweichung von der Solldistanz nach Korrektur durch Polynom 5. Ordnung
Vorteile des neuronalen Netzes
- Lässt sich flexibel auf verschiedene Sensortypen und Oberflächen anpassen
- Lernt besser aus echten Daten und das auch bei stark oszillierenden 3D-Kurvenverläufen
- Bietet deutlich präzisere Ergebnisse
Technik im Hintergrund – einfach erklärt
Im Produktionsprozess werden viele Messwerte gesammelt: bei hellen, dunklen und verschieden strukturierten Oberflächen sowie bei verschiedenen Abständen. Diese Messwerte werden an die Steuerung der Produktionseinrichtung kommuniziert. Daraus berechnet das neuronale Netz der Produktionseinrichtung die nötigen Korrekturwerte für den Sensor. Im laufenden Einsatz braucht der Sensor dann keine zusätzliche Rechenleistung – die KI hat alles bereits "gelernt".
Das Ergebnis: Weniger Fehler, mehr Vertrauen
Tests zeigen: Die neue Methode reduziert durch die KI-basierte Kalibrierung die systematischen Messfehler (also die Abhängigkeit der Messergebnisse von Oberfläche und Abstand) um mehr als die Hälfte. Das bedeutet: Der Sensor misst verlässlicher, auch bei schwierigen Oberflächen.
Ihre Vorteile auf einen Blick
- Weniger Messfehler – zuverlässigere Ergebnisse
- Keine zusätzliche Rechenlast im Betrieb
- Flexibel einsetzbar bei unterschiedlichen Materialien
- Zukunftssicher – mit dem Einsatz moderner KI
Fazit
Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz hebt Leuze die Präzision optischer Distanzsensoren auf ein neues Niveau. Kunden profitieren von einer robusteren und genaueren Messung – ganz ohne Aufwand im Betrieb. Die Kombination aus intelligenter Kalibrierung und effizientem Einsatz macht diese Lösung ideal für anspruchsvolle industrielle Anwendungen.
