激光传感器作为一种高精度、非接触式的测量工具，在现代工业、医疗、自动驾驶、环境监测等领域得到了广泛应用，其研究涉及光学原理、信号处理、材料科学等多个学科，因此相关的学术论文和参考文献数量庞大且涵盖面广，本文将围绕激光传感器的关键技术、应用领域及发展趋势，梳理相关参考文献，并以表格形式总结部分经典文献的核心内容，最后通过FAQs解答常见问题。
激光传感器的工作原理主要基于激光的优异特性,如高方向性、高单色性和高亮度，常见的激光传感器类型包括激光位移传感器、激光雷达（LiDAR）、激光三角测量传感器、激光干涉仪等，这些传感器通过发射激光束并接收反射信号，利用时间飞行法、相位法或三角测量法等原理计算出目标物体的距离、位移、速度或形状等信息，在技术研究中，激光传感器的精度、抗干扰能力、小型化及成本控制是核心议题，Zhang等人在《Optics Express》上发表的研究中提出了一种基于频率调制连续波（FMCW）的激光雷达系统，通过优化信号处理算法，将测距精度提升至亚毫米级别，同时有效抑制了背景光噪声和大气散射的影响，该研究为自动驾驶领域的高精度环境感知提供了技术支持（Zhang et al., 2025），在材料科学方面，Wang等人在《Sensors and Actuators A: Physical》中探讨了采用新型二维材料（如石墨烯）作为光电探测器的激光传感器，通过提高光电转换效率，显著降低了传感器的响应时间，为高速动态测量场景提供了新的解决方案（Wang et al., 2025）。
工业自动化是激光传感器的重要应用领域之一,在生产线上，激光位移传感器常用于零件尺寸检测、表面缺陷识别和位置定位，Li等人在《IEEE Transactions on Industrial Electronics》中设计了一套基于激光三角测量法的在线检测系统，实现了对微小零件（如精密轴承）的直径测量，测量范围覆盖0.1-10mm，重复精度达±0.5μm，该系统通过引入机器视觉算法，解决了传统人工检测效率低、一致性差的问题（Li et al., 2025），在智能制造背景下，激光传感器与工业机器人的结合也成为研究热点，Chen等人在《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》中提出了一种激光引导的机器人抓取系统，利用激光传感器实时获取工件的空间坐标，并通过自适应控制算法调整机器人末端执行器的姿态，实现了对不规则工件的精准抓取，抓取成功率达到98.7%（Chen et al., 2025）。
医疗健康领域对激光传感器的需求同样旺盛,在眼科诊断中，光学相干断层扫描（OCT）技术基于低相干干涉原理，可实现对视网膜层的高分辨率成像，Huang等人在《Nature Medicine》中报道了一种基于 swept-source 激光的OCT系统，其成像速度比传统时域OCT提高了50倍，能够清晰捕捉视网膜动态血流变化，为糖尿病视网膜病变的早期诊断提供了有力工具（Huang et al., 2025），激光传感器在微创手术中的应用也备受关注，Liu等人在《Journal of Biomedical Optics》中开发了一种基于激光多普勒效应的血流监测传感器，通过实时监测手术过程中的组织血流变化，有效降低了术中出血风险（Liu et al., 2025）。
环境监测领域,激光传感器因其高灵敏度和选择性被广泛应用于大气污染物检测，二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）等温室气体的浓度检测常采用可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术，Kumar等人在《Environmental Science & Technology》中构建了一套基于TDLAS的在线监测系统，实现了对 ppm 级别 CO₂ 浓度的实时监测，响应时间小于1秒，数据准确度优于95%（Kumar et al., 2025），在气象观测中，激光雷达通过探测大气气溶胶和云层的光散射特性，可获取温度、湿度和风速等垂直分布信息，Wang等人在《Journal of Atmospheric and Oceanic Technology》中介绍了一种多波长激光雷达系统，通过分析不同波长下的散射信号，反演出了平流层臭氧浓度的时空变化规律（Wang et al., 2025）。
为更直观地展示激光传感器研究的关键文献,以下表格总结了部分代表性论文的核心信息：
| 作者 (年份) | 期刊/会议 | 研究主题 | 主要贡献 | 应用领域 |
|---|---|---|---|---|
| Zhang et al. (2025) | Optics Express | FMCW激光雷达信号优化 | 亚毫米级测距精度，抗干扰算法 | 自动驾驶 |
| Wang et al. (2025) | Sensors and Actuators A: Physical | 二维材料光电探测器 | 提高光电转换效率，降低响应时间 | 高速动态测量 |
| Li et al. (2025) | IEEE Transactions on Industrial Electronics | 激光三角测量在线检测 | 1-10mm量程，±0.5μm重复精度 | 工业自动化 |
| Chen et al. (2025) | Robotics and Computer-Integrated Manufacturing | 激光引导机器人抓取 | 不规则工件抓取成功率98.7% | 智能制造 |
| Huang et al. (2025) | Nature Medicine | swept-source OCT视网膜成像 | 50倍成像速度提升，动态血流监测 | 医学诊断 |
| Kumar et al. (2025) | Environmental Science & Technology | TDLAS温室气体监测 | ppm级CO₂实时监测，响应时间<1s | 环境监测 |
尽管激光传感器技术取得了显著进展,但仍面临诸多挑战，在极端环境（如高温、高湿、强电磁干扰）下，传感器的稳定性和可靠性有待提升；高精度激光传感器的成本较高，限制了其在消费级领域的普及，未来研究将聚焦于新型激光光源（如量子级联激光器）的开发、微型化集成设计以及人工智能算法的融合，以进一步拓展激光传感器的应用边界。
相关问答FAQs
Q1：激光传感器与普通光电传感器的主要区别是什么？
A1：激光传感器与普通光电传感器的主要区别在于光源特性和测量精度，激光传感器采用激光作为光源，具有高方向性、高单色性和高亮度，能够实现远距离、高精度的非接触测量（如亚毫米级测距），且抗干扰能力较强，而普通光电传感器多采用LED或红外光作为光源，测量距离较短，精度较低（通常为毫米级），易受环境光和背景噪声影响，激光传感器适用于复杂目标（如透明、反光表面）的检测，而普通光电传感器多用于简单的物体存在性检测。
Q2：如何选择适合特定应用的激光传感器？
A2：选择激光传感器时需综合考虑以下因素：1）测量参数，如距离、位移、速度或形状，不同类型传感器（如激光雷达、三角测量传感器）适用于不同场景；2）量程和精度，根据目标尺寸和误差要求选择合适的测量范围（如0.1m-100m）和精度（如±1mm或±0.1mm）；3）环境适应性，若在高温、粉尘或强光环境下，需选择具备防护等级（如IP67）或抗干扰设计的传感器；4）响应速度，高速动态测量（如机器人避障）需优先考虑纳秒级响应时间的传感器；5）成本预算，高精度传感器成本较高，需在性能和预算间平衡，工业自动化中的精密检测可选用激光三角测量传感器，而自动驾驶环境感知则更适合多线束激光雷达。
