近年来，自动化技术的进步显著提升了工业生产的精度。《机械设计》杂志指出，传感器与自动化系统正日益融合，构成智能机器的基础。本文概述了重塑工业机械设计的关键传感器技术，包括传感器融合、3D视觉和先进测距方案，这些技术共同推动更安全高效的自动化系统发展。
传感器融合结合视觉、激光雷达和惯性数据，增强机器环境感知能力。Ati Motors创始人Saurabh Chandra介绍其AMR系统融合3D激光雷达、相机和IMU，精度超过99.9%。Chandra表示：“移动机器人与自动驾驶技术进展相似，推动机械设计采用视觉和激光雷达混合方案。”这种传感器融合技术优化了自主系统的障碍物避让和态势感知。
3D视觉技术正从被动记录转向智能决策。根据Roots Analysis数据，视频传感器市场预计从2025年约711.9亿美元增长至2035年1447亿美元，年复合增长率7.35%。ABB机器人事业部总裁Marc Segura在新闻稿中说明：“ABB通过3D AI视觉完善机器人‘眼睛’，结合3D地图实现独立移动。”ABB的Flexley Mover应用3D Visual SLAM，提升制造环境中的定位精度和负载处理效率。
网络化传感器如IO-Link扩展了基本传感器功能，支持双向通信和预测性诊断。Baumer的Mauricio Lugo和Steffen Schneider指出IO-Link便于调试、状态监控和参数化，集成到控制架构可减少维护开销。同时，AI赋能视觉系统简化质量控制，Cognex的In-Sight SnAPP传感器识别细微缺陷，MiR Pallet Jack融合多相机和激光雷达数据实现实时避障。
先进测距传感器如激光雷达和新兴3D超声技术提供高精度距离测量。Voyant Photonics的碳激光雷达集成片上FMCW传感器，检测范围达200米，毫米级精度。Sonair的ADAR超声传感器为AMR提供3D空间感知，成本比激光雷达系统低50-80%，检测激光和相机可能遗漏的物体。工程师需平衡这些传感器技术的成本、精度和可靠性，以优化自动化设计。
