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利用对射超声波传感器监测工业生产中单双张重叠问题的技术应用案例

2025-02-01 14 4

一、背景与需求

在印刷、包装、金属加工等行业中,材料(如纸张、薄膜、金属薄板等)通过传送带或滚筒输送时,常因机械振动、静电吸附或操作失误导致单张材料与双张材料重叠。若未及时检测,重叠材料可能造成设备卡顿、加工精度下降甚至产品报废。传统的检测方法(如光电传感器或机械触头)易受材料透明度、颜色或表面特性的干扰,而对射式超声波传感器凭借其非接触、高适应性及强抗干扰能力,成为解决此类问题的理想选择。



二、对射超声波传感器的工作原理

对射式超声波传感器由发射器和接收器组成,发射器发出高频声波(通常40kHz~200kHz),接收器检测穿透材料的声波信号。声波在穿透材料时会发生以下变化:

信号衰减:单张材料厚度较薄,声波衰减较小;双张材料因厚度增加,声波能量被吸收或散射更多,接收端信号强度显著降低。

飞行时间(ToF):声波穿透材料的传播时间与材料厚度正相关,双张材料会延长传播时间。

通过分析接收信号的强度或传播时间差异,可精准判断材料是否为单张或双张。



三、传感器选型与参数优势

根据用户提供的传感器参数(HUA单双张检测系列),推荐以下型号及配置:

推荐型号:HUA-18GM55-200-3E1(M18尺寸,3路PNP常开输出)

关键参数

检测范围:发射器与接收器间距20-60mm,盲区7mm,适应厚度0.01mm~3mm的材料。

输出类型:3路开关量输出(支持单双张状态分通道指示)。

响应延时:10ms,匹配生产线速度≤2m/s。

环境适应性:工作温度-25℃~+70℃,防护等级IP67,耐振动、粉尘及油污。

学习功能:通过品色线(粉色线)自适应不同材料(如纸张、金属板、薄膜)。



四、安装示意图与参数配置

安装示意图

利用对射超声波传感器监测工业生产中单双张重叠问题的技术应用案例

关键安装参数(以HUA-18GM55-200-3E1为例):

间距d:发射器与接收器间距设为20-60mm(根据材料厚度调整)。

安装高度a:传感器端面距传送带表面5-15mm。

角度偏差:允许与垂直方向±45°,确保声波有效穿透材料。

盲区范围:传感器前方7mm内无法检测,需避免材料进入此区域。



五、传感器学习与配置流程

单张学习模式

短接粉色线与蓝色线(GND),通电后黄绿双灯闪烁。

放置单张材料于传感器间,绿灯闪烁后短接粉色线与GND,绿灯常亮即完成学习。

双张学习模式

短接粉色线与棕色线(+V),切换至双张学习模式,红灯闪烁。

放置双张材料于传感器间,短接粉色线与GND,红灯常亮即完成学习。

退出学习模式

保持粉色线与GND短接,重启传感器即可进入正常工作状态。



六、检测逻辑与系统集成

信号处理

传感器通过声波衰减和飞行时间(ToF)判断材料厚度。

单张材料:声波衰减低,ToF短;双张材料:声波衰减显著增加,ToF延长。

输出逻辑

单张状态:绿灯亮,输出通道1闭合(PNP高电平)。

双张状态:红灯亮,输出通道2闭合(PNP高电平)。

无材料:黄灯亮,输出通道3闭合。

系统联动

通过PLC接收传感器信号,触发报警或分拣机构。

支持IO-Link协议,实现参数远程配置及状态监控。



七、实际应用案例:金属薄板加工生产线

场景痛点:某金属加工厂因0.5mm不锈钢薄板双张重叠,导致冲压模具频繁损坏,月均损失超5万元。
解决方案

传感器部署:在冲压机进料口安装两对HUA-18GM55-200-3E1传感器,覆盖板材全宽。

参数配置

间距d=40mm,安装高度a=10mm,角度偏差±1°。

响应延时10ms,匹配产线速度1.5m/s。

学习与优化

学习单张(0.5mm)和双张(1.0mm)状态,动态阈值校准误差<2%。

结合多传感器投票机制,误检率<1%。
成效

双张漏检率从15%降至0.5%,模具寿命延长3倍。

年节约维护成本约60万元,投资回报周期<3个月。


八、核心公式与代码片段

1. 声速温度补偿公式

v = 331.4 + 0.6T \quad (T为环境温度,单位℃)

2. 动态阈值计算

T_{\text{double}} = S_{\text{single}} \times 0.7 + \sigma_{\text{noise}} \times 3

S_{\text{single}}为单张信号均值,\sigma_{\text{noise}}为噪声标准差)



九、总结

对射超声波传感器(如UDA系列)通过非接触式检测、多路输出及自适应学习功能,为工业单双张重叠问题提供了高可靠性解决方案。其宽检测范围、短响应时间及强环境适应性,可广泛应用于印刷、包装、金属加工等领域。未来结合AI算法优化阈值动态调整,可进一步提升复杂场景下的检测精度。


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