Laserski asortiman, lidari i drugi uređaji široko se koriste u modernoj industriji, istraživanju, autonomnoj vožnji i potrošačku elektroniku. Međutim, mnogi korisnici primjećuju značajna odstupanja mjerenja prilikom rada na terenu, posebno kada se bave predmetima različitih boja ili materijala. Korijenski uzrok ove pogreške često je usko povezan sa reflektivnošću cilja. Ovaj članak će se uvesti u utjecaj reflektivnosti na mjerenje na daljinu i pružaju praktične strategije za izbor cilja.
1. Šta je reflektivnost i zašto utječe na mjerenje na daljinu?
Reflektivnost se odnosi na sposobnost površine da odražava incidentnu svjetlost, obično izražena kao postotak (npr. Bijeli zid ima reflektrivnost od oko 80%, dok crna guma ima samo 5%). Laserski mjerni uređaji određuju udaljenost izračunavanjem vremenske razlike između emitirane i reflektirane svjetlosti (koristeći princip vremena leta). Ako je reflektivnost cilja preniska, može dovesti do:
- Slaba jačina signala: Ako je reflektirano svjetlo previše slabo, uređaj ne može snimiti valjan signal.
- Povećana greška mjerenja: s većom smetnjem buke, preciznost se smanjuje.
- Skraćeni raspon mjerenja: maksimalna efektivna udaljenost može pasti za više od 50%.
2. Klasifikacija reflektivnosti i strategije odabira cilja
Na osnovu karakteristika zajedničkih materijala, ciljevi se mogu svrstati u sljedeće tri kategorije:
① Ciljevi visoke reflektivnosti (> 50%)
- Tipični materijali: polirani metalni površine, ogledala, bijela keramika, beton svijetlo boje
- Prednosti: jak povrat signala, pogodan za velike precizne mjerenja (preko 500m)
- Scenariji aplikacija: Izgradnja geodetske inspekcije, inspekcije električne energije, skeniranje drona terena
- Napomena: Izbegavajte površine ogledala koje mogu dovesti do spekularnih refleksija (što može izazvati spot mesalignment).
② Ciljevi srednje reflektivnosti (20% -50%)
- Tipični materijali: drvo, asfaltni putevi, zidovi tamne opeke, zelene biljke
- Protumjere:
Skratite mjernu udaljenost (preporučeno <200m).
Omogućite režim visokog osjetljivosti uređaja.
Preferirajte mat površine (npr. Mrežene materijale).
③ Niske ciljeve reflektivnosti (<20%)
- Tipični materijali: Crna guma, gomile uglja, tamne tkanine, vodna tijela
- Rizici: signali mogu biti izgubljeni ili patnji od grešaka u skoku.
- Rješenja:
Koristite retro reflektirajuću cilju (reflektorne ploče).
Podesite ugao incidencije lasera do ispod 45 ° (za poboljšanje difuzne refleksije).
Odaberite uređaje koji rade na talasnim duljinama od 905nm ili 1550nm (za bolju penetraciju).
3. Posebne strategije scenarija
① Dinamičko mjerenje cilja (npr. Vozila za pomicanje):
- Prioritetno prioritet registrovane ploče za vozila (visoka reflektivna područja) ili lagana tijela automobila.
- Koristite više tehnologije prepoznavanja za prepoznavanje (za filtriranje kiše i smetnje magle).
② Složeni površinski tretman:
- Za tamno obojeni metal nanesite mat premaze (koji mogu poboljšati refleksivnost na 30%).
- Instalirajte polarizacijski filtere ispred staklenih zidova zavjesa (za suzbijanje spekularnih refleksija).
③ Kompenzacija smetnji u okolišu:
- Omogućite pozadinske algoritme suzbijanja u svijetlim laganim uvjetima.
- u kiši ili snijegu koristite tehnologiju modulacije pulse (PIM).
4. Smjernice za podešavanje parametara opreme
- Podešavanje snage: Povećajte lasersku snagu za ciljeve niskog reflektivnosti (osigurajte poštivanje ograničenja sigurnosti očiju).
- Primanje otvora: Povećajte promjer primanja sočiva (za svakog udvostručenja, pojačan signal se povećava na četiri puta).
- Podešavanje praga: Dinamički podesite prag okidača signala (kako bi se izbjeglo lažno aktiviranje zbog buke).
5. Budući trendovi: Inteligentna tehnologija kompenzacije reflektivnosti
Sustavi za mjerenje na daljinu sljedeće generacije počinju integrirati:
- Adaptivna kontrola dobiti (AGC): Podešavanje u stvarnom vremenu osjetljivost na fotodetektor.
- Algoritmi prepoznavanja materijala AI: odgovarajući tipovi materijala pomoću Echo valnih funkcija.
- Multispektralna fuzija: Kombinovanje vidljivih lampica i infracrvenih podataka za sveobuhvatniju prosudbu.
Zaključak
Savladavanje karakteristika reflektivnosti je osnovna vještina za poboljšanje preciznosti mjerenja. Naučno odabir ciljeva i konfiguriranje uređaja pravilno, čak i u ultra niskim scenarijima reflektivnosti (ispod 10%), može se postići mjerna točnost mjerenja milimetara. Kao što se razvijaju inteligentne kompenzacijske tehnologije, budući mjerni sustavi će prilagoditi više "pametnih" u složena okruženja. Međutim, razumijevanje osnovnih principa reflektivnosti uvijek će biti suštinska vještina za inženjere.
Pošta: Mar-04-2025