安全光栅如何实现人货分离

安全光栅如何实现人货分离

在物流分拣、生产流水线、仓库装卸等场景中，人员与货物常共用同一通道或作业区域 —— 既要保证货物正常流转，又要防止人员误入危险区，这就需要安全光栅实现 “人货分离”。简单来说，就是让光栅能精准区分 “通过的是货物” 还是 “靠近的是人”，只对人员触发防护停机，对货物 “放行”，既不影响效率，又能守住安全底线。

一、人货分离的核心：捕捉人与货的 “本质差异”

人和货物在通过安全光栅时，会呈现出不同的 “遮挡特征” 和 “运动规律”，这是光栅实现分离的基础。就像我们能通过走路姿势区分人和动物，光栅也能通过这些差异精准判断：

（一）遮挡形态：规则与不规则的区别

· 人员遮挡：人的手臂、躯干形状不规则，通过光栅时会遮挡多束光，且遮挡范围 “边缘不整齐”—— 比如伸手时可能遮挡 3-5 束光，上下边缘的光束有的全挡、有的半挡，像 “锯齿状”；

· 货物遮挡：纸箱、托盘、零件盒等货物形状规则，遮挡的光束数量固定且边缘整齐 —— 比如一个标准纸箱通过时，会精准挡住 6-8 束光，上下边缘的光束要么全通、要么全挡，像 “直线状”。

某电商仓库的分拣线，安全光栅就是通过 “边缘规则度” 判断：当遮挡边缘的不规则度超过 20%，就判定为人员，触发停机；反之则判定为快递箱，正常放行。测试显示，这种方式对规则货物的识别准确率达 99.8%。

（二）运动特征：稳定与灵活的差异

· 人员运动：人通过时速度忽快忽慢，可能中途停顿、调整方向 —— 比如操作员伸手取货时，速度从 0.5m/s 降到 0，甚至后退半步，运动轨迹灵活多变；

· 货物运动：传送带输送的货物速度稳定，运动轨迹固定 —— 比如每分钟移动 12 米的传送带，一个 30cm 长的货物通过光栅的时间始终是 1.5 秒，误差不超过 0.1 秒，轨迹始终沿直线。

某食品加工厂的包装线，光栅会计算 “运动速度波动值”：波动超过 5% 时，判定为人员；波动在 2% 以内，判定为包装好的食品箱，不触发防护。

二、技术手段：从 “单一判断” 到 “多维度验证”

仅靠一种特征判断容易误判（比如不规则的货物可能被当成人员），安全光栅通过多种技术手段结合，让分离更精准：

（一）多特征加权算法

光栅会给不同特征分配 “权重”—— 遮挡规则度占 40%、运动速度波动占 30%、遮挡面积变化占 30%，综合得分超过阈值才判定为人员。这种 “多票否决” 机制，能避免单一特征误判。

某机械厂曾遇到 “不规则零件被误判为人员” 的问题，加入运动速度波动特征后，误判率从 5% 降到 0.3% 以下。

（二）自学习适配场景

高端安全光栅支持 “现场自学习”：安装时，操作员让常用货物（如车间的标准零件盒）多次通过，光栅记录其遮挡和运动特征；再模拟人员靠近的动作，录入人体特征。后续工作中，光栅会实时对比数据，不断优化判断逻辑。

某家具厂的打磨车间，通过自学习，光栅能精准区分 “工人戴手套的手” 和 “不规则的木板”—— 即使手套颜色与木板接近，也能通过运动轨迹差异准确识别。

（三）区域分级防护

在人货共用的通道，光栅会划分 “预警区” 和 “危险区”：

· 货物通过时，全程在预警区外，不触发任何动作；

· 人员靠近时，先进入预警区（距离危险区 1 米），光栅发出声光报警；若继续进入危险区（距离危险区 0.5 米），再触发设备停机。

某汽车零部件仓库的装卸通道，用这种分级防护后，既避免了货物通过时频繁报警，又给人员留出了反应时间。

三、不同场景的人货分离方案

四、实际应用的注意事项

· 首次调试要 “接地气”：不能用默认参数，要结合现场的实际货物和人员动作测试，确保光栅 “认识” 车间的货物；

· 更新货物要重新学习：当货物规格变化（如纸箱从 30cm 换成 40cm），需重新进行自学习，避免因特征变化导致误判；

· 定期清洁镜头：粉尘、油污会影响光束检测，尤其是在制造车间，每周至少用酒精棉片擦拭一次镜头。

五、结语

安全光栅实现人货分离，核心是 “读懂” 人与货的差异，用技术手段把工业场景中的 “经验判断” 转化为可量化的特征参数。这种能力让防护从 “一刀切” 的简单拦截，升级为 “按需响应” 的智能管理，既保障了人员安全，又不影响货物流转效率，成为人货共用场景的理想防护方案。

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