激光焊缝跟踪传感器是激光焊缝跟踪系统的核心执行单元，其工作本质是通过相机获取焊缝的实时位置信息，再结合 AI 算法完成偏差计算与动态补偿，最终引导焊枪精准对准焊缝。它的运行流程可拆解为硬件光学检测和AI 智能算法处理两大核心环节，二者协同实现高精度、高实时性的焊缝跟踪。
一、 硬件光学检测：获取焊缝的原始轮廓信号
这一环节的核心是利用激光三角测量原理，采集焊缝及母材的几何轮廓数据，主要由激光发射器和工业相机协同完成。
激光发射：投射结构化激光条纹
经过滤波的激光反射光会被工业相机接收并成像。相机与激光发射器呈固定的三角几何关系安装，根据三角测量原理，相机成像平面上的激光条纹像素位置，与工件表面的实际高度一一对应。
相机以kHz 级的高帧率连续拍摄，实时输出包含激光条纹的图像数据流，这是后续算法处理的原始数据。
二、 AI 智能算法处理：从图像中提取焊缝位置并计算偏差
工业相机获取原始的图像数据流需要通过算法处理，才能转化为焊枪的运动补偿指令，这是传感器 “智能” 的核心体现，主要分为三个步骤：
图像预处理：优化条纹特征
算法将提取到的实际焊缝中心位置，与系统预设的理论焊缝轨迹进行对比，计算出焊枪当前位置与实际焊缝的偏差值。
然后传感器将偏差数据以数字信号的形式，实时传输给焊接机器人，机器人根据偏差值驱动焊枪进行动态调整，保持焊枪与焊缝的精准对中。
三、 核心优势：硬件与算法的协同
镭烁光电的激光焊缝跟踪传感器的精度可达 ±0.01mm，并且具有高适应性，这要归功于硬件与 AI 算法的深度协同：
硬件的光学设计保证了复杂焊接环境下的稳定成像；
AI 算法则突破了传统几何算法的局限性，实现对异形焊缝、高反光母材、多层多道焊缝的自适应跟踪。
激光焊缝跟踪传感器的适用场景 —— 无论是弧焊、激光焊、等离子焊，还是薄板、厚板、曲面工件的焊接，只要能投射清晰的激光条纹，就能实现可靠的焊缝跟踪。
