安全光柵如何精準識別人與物

在工廠車間里，安全光柵既要攔住靠近危險區的工人，又要允許物料、工件正常通過 —— 這就需要它具備 “識人識物” 的智慧。如果識別不準，要么會因誤攔物料影響生產，要么會因漏攔人員埋下隱患。安全光柵通過捕捉人與物在遮擋方式、運動特征上的差異，用一套 “智能判斷邏輯” 實現精準區分，讓防護既可靠又靈活。

一、從遮擋特征找差異：靜態分析 “是什么”

人與物的物理形態不同，遮擋光柵光束的方式也有明顯區別，這是識別的基礎：

（一）遮擋范圍：規則與不規則的較量

· 人體遮擋：手臂、軀干的形狀不規則，遮擋光束時往往是 “參差不齊” 的 —— 比如伸手調整工件時，可能同時擋住 3-5 束光，且上下邊緣的光束遮擋狀態不一致（有的全擋，有的半擋）。

· 物料遮擋：紙箱、金屬板等工件形狀規則，遮擋的光束數量固定且邊緣整齊 —— 比如一個標準紙箱通過時，會精準擋住 8 束光，上下邊緣的光束要么全擋，要么全通，很少出現半擋狀態。

某食品包裝線的安全光柵，就是通過這種 “規則度” 判斷：當遮擋邊緣的不規則度超過預設值時，判定為人體并停機；反之則判定為物料，正常放行。

（二）遮擋面積：大小與比例的區別

人體的肢體（如手掌）與常見物料（如手機外殼）相比，遮擋面積的 “動態變化” 不同：

· 手掌靠近時，遮擋面積會從 0 逐漸增大（手指先進入），過程緩慢且不均勻；

· 小物料通過時，遮擋面積瞬間達到最大，然后保持穩定，離開時又瞬間消失。

安全光柵通過記錄遮擋面積的變化曲線，能區分是緩慢靠近的手掌，還是快速通過的小零件。某電子廠用這種方式，成功解決了 “小零件通過時頻繁誤停機” 的問題。

二、從運動特征辨身份：動態分析 “怎么動”

除了靜態的遮擋形態，人與物的運動方式差異，也是安全光柵識別人與物的關鍵依據：

（一）運動速度：穩定與波動的不同

· 人體運動：人員進入危險區時，速度往往忽快忽慢 —— 比如伸手取物時，可能先快后慢，甚至中途停頓，整體速度波動大。

· 物料運動：傳送帶輸送的物料速度穩定，通過光柵的時間基本固定 —— 比如每分鐘移動 10 米的傳送帶，一個 20 厘米長的工件通過光柵的時間始終在 1.2 秒左右，誤差不超過 0.1 秒。

某物流分揀線的光柵，會計算遮擋物的通過速度波動值：波動超過 5% 時，判定為人體；反之則判定為快遞盒，不觸發停機。

（二）運動方向：單一與多變的差異

· 人體運動：人員的動作方向靈活多變 —— 可能先向前伸，再向左右擺，甚至后退調整位置，光束被遮擋的順序也會隨之雜亂。

· 物料運動：物料多沿固定方向移動（如傳送帶的直線方向），遮擋光束的順序是 “從左到右” 或 “從上到下”，很少出現反向或跳躍式遮擋。

某汽車零部件廠的裝配線，光柵通過追蹤遮擋順序的 “連貫性” 來識別：當遮擋順序出現反向或無序時，判定為人員干預；順序連貫時則判定為工件輸送。

三、智能算法做 “最終判斷”：多維度綜合決策

安全光柵不是僅靠單一特征識別人與物，而是像 “偵探破案” 一樣，綜合多個維度的信息做判斷：

（一）多特征加權判斷

光柵的算法會給不同特征分配 “權重”—— 比如遮擋規則度占 40%，運動速度波動占 30%，遮擋面積變化占 30%，綜合得分超過閾值才判定為人體。這種 “多票否決” 機制，比單一特征判斷更可靠。

某機械廠的測試顯示，單一靠 “遮擋規則度” 識別的誤判率約 5%，而多特征綜合判斷的誤判率能降到 0.5% 以下。

（二）自學習優化

高端安全光柵支持 “現場學習”：首次安裝時，工人可以讓典型物料（如常用的零件盒）多次通過，讓光柵記錄其特征；再模擬人員靠近的動作，錄入人體特征。后續工作中，光柵會不斷對比實時數據與學習數據，優化判斷邏輯。

某家具廠的打磨車間，通過這種 “自學習”，讓光柵精準區分了 “工人戴手套的手” 和 “通過的木板”，即使手套顏色與木板接近，也能準確識別。

四、不同場景的識別參數調整

五、實際應用的注意事項

· 首次調試要 “教” 會光柵：安裝后需用現場的實際物料和人員動作做測試，讓光柵適應場景特征，避免用默認參數導致誤判；

· 定期更新特征庫：當物料規格（如紙箱尺寸）改變時，要重新錄入特征，否則可能因物料特征變化導致識別失效；

· 避開極端環境干擾：在粉塵多、水汽大的場景（如鑄造車間），要定期清潔光柵鏡頭，避免油污遮擋光束影響特征判斷。

六、結語

安全光柵精準識別人與物的核心，是把工業場景中 “人與物的差異” 轉化為可量化的特征參數，再通過智能算法做綜合判斷。這種識別能力讓安全防護從 “一刀切” 的簡單攔截，升級為 “按需防護” 的精準管理，既守住了安全底線，又保障了生產效率。

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