隨著工業自動化與智慧物流對實時性、精準性和智能化要求的不斷提升，傳統的集中式數據處理模式已難以滿足高速動態測量場景的需求。作為尺寸檢測核心設備的測量光柵（或稱測量光幕），正面臨海量數據處理、低延遲響應與復雜環境適應等多重挑戰。在此背景下，邊緣計算技術的引入，為測量光柵的性能升級和功能拓展開辟了全新路徑，推動其從“傳感終端”向“智能節點”轉型。
一、傳統架構的瓶頸
在傳統系統中，測量光柵僅負責采集原始光電信號，所有數據需通過電纜傳輸至PLC或上位機進行集中處理。這種“感知-傳輸-計算”分離的模式存在明顯短板：
傳輸延遲高：在高速輸送線上，微秒級的處理延遲可能導致測量誤差；
帶寬壓力大：多通道、高密度光柵產生的原始數據量巨大，對通信網絡造成負擔；
響應不及時：異常判斷、輪廓重建等算法依賴遠程計算，難以實現毫秒級反饋；
系統可靠性低：一旦主控系統故障，整個測量流程將中斷。
這些問題在快遞分揀、智能制造等高節奏場景中尤為突出。
二、邊緣計算的賦能價值
邊緣計算的核心理念是“數據就近處理”，即在靠近數據源的設備端部署計算能力，實現本地化實時分析與決策。將邊緣計算模塊集成到測量光柵內部，可帶來以下關鍵突破：
實時數據處理，提升響應速度
光柵內置高性能處理器或FPGA芯片，可在毫秒內完成信號濾波、邊緣檢測、尺寸計算等核心算法，直接輸出長、寬、高、體積等結構化數據，大幅縮短從感知到結果的延遲，滿足每分鐘數百件的高速檢測需求。
降低網絡負載，提高系統穩定性
原始光電信號在本地被壓縮、提煉為精簡的結果數據后再上傳，顯著減少網絡傳輸量，避免帶寬擁塞。即使上位系統短暫離線，光柵仍可獨立運行并緩存數據，保障產線連續作業。
支持智能診斷與自適應調節
邊緣計算平臺可運行輕量級AI模型，實現：
自動識別反光、透明包裝等干擾因素，動態調整檢測閾值；
實時監測光束狀態，提前預警污染或偏移；
對異形件進行輪廓補全與分類識別，提升測量魯棒性。
增強系統靈活性與可維護性
支持遠程固件升級、參數配置與故障診斷，運維人員可通過網絡直接訪問邊緣節點，無需現場操作，降低維護成本。
三、典型應用場景
在電商分揀中心，邊緣計算光柵可實時判斷包裹是否超限，并立即觸發分流指令，無需等待PLC響應；
在無人倉儲中，光柵結合邊緣AI，可識別托盤堆疊狀態，防止叉車碰撞；
在柔性生產線，邊緣設備根據產品型號自動切換測量模式，實現快速換型。
