看泓川科技国产光谱共焦传感器LTC1200如何对手机屏幕缝隙测量

一、案例背景与测试需求

智能手机屏幕与中框的缝隙是影响产品可靠性、防水性能及外观品质的关键指标 —— 缝隙过大会导致灰尘、水汽侵入，影响内部元器件寿命；缝隙不均匀则破坏外观一致性，甚至引发屏幕按压异响。本案例针对某型号 OLED 智能手机的屏幕 - 中框组装缝隙展开测量，具体需求如下：

1. 缝隙规格：设计要求缝隙宽度为 50~150μm（0.05~0.15mm），深度差≤20μm，全长度（20mm）内均匀性误差≤5μm；

2. 材料兼容性：扫描范围内同时存在透明材料（屏幕盖板，3D 曲面玻璃，透光率 92%）与非透明材料（中框，6061 铝合金，反射率约 35%），需传感器无差别精准测量；

3. 精度要求：重复测量精度≤0.1μm，线性精度≤0.5μm，避免因测量误差导致合格产品误判；

4. 空间分辨率：缝隙边缘为微米级过渡，需小光斑避免 “光斑覆盖缝隙与基底" 的误测，要求光斑直径≤10μm。

经选型对比，LTC1200 光谱共焦传感器（聚焦点光斑 Φ9.5μm，静态重复精度 0.03μm，线性精度 <±0.3μm）完quan匹配上述需求，且其光谱共焦原理天然兼容透明 / 非透明材料测量，成为核心测试设备。

二、测试设备与系统搭建

1. 核心设备清单

2. 系统搭建逻辑

传感器通过 FC/PC 光纤连接控制器，控制器与运动平台通过 RS485 总线实现同步通信；手机样品通过真空固定台吸附在运动平台上，LTC1200 固定于 Z 轴支架（初始距离按 “测量中心距离 20mm" 校准），确保传感器光斑垂直入射于缝隙所在平面（测量角度 <±5°，远低于 LTC1200 的 ±32° 允许范围）。

三、测量原理与核心技术优势

1. 光谱共焦测量原理

LTC1200 通过 “白光色散 + 共焦滤波" 实现距离测量：

• 白光经光纤传输至传感器探头，通过色散透镜分解为红（长波长，聚焦远）、蓝（短波长，聚焦近）等不同波长的单色光；

• 单色光聚焦于不同距离的被测表面（透明材料的 “表面 / 底面" 或非透明材料的 “表面"），反射光经共焦小孔滤波后，仅 “聚焦点波长" 能被光谱仪捕捉；

• 控制器通过 “波长 - 距离" 标定曲线（预用纳米级激光干涉仪校准，符合 LTC1200 线性误差标准），将捕捉到的波长信号转换为精确距离值（分辨率      0.01μm）。

2. 透明 / 非透明材料兼容原

四、详细扫描步骤与数据采集方案

1. 测试前校准（关键步骤，保证基准统一）

1. 传感器线性校准：用纳米级激光干涉仪（精度 ±0.05μm）作为标准，在 LTC1200 量程 ±600μm 内取 20 个校准点，拟合 “波长 - 距离" 曲线，确保线性精度 <±0.3μm；

2. 光斑定位校准：将标准镀银膜反射镜（符合 LTC1200 重复精度测试条件）固定于平台，移动 XY 轴使光斑中心与反射镜十字线对齐，记录坐标（X0,Y0），作为扫描原点；

3. 样品基准校准：将手机样品固定后，移动 Z 轴使传感器距离样品表面 20mm（LTC1200 中心距离），采集屏幕盖板表面 5 个点的距离平均值，设为 “基准高度 H0=20.015mm"。

2. 扫描路径规划（针对 20mm 长缝隙）

采用 “蛇形扫描 + 局部加密" 策略，兼顾效率与精度：

• 扫描范围：X 轴（缝隙长度方向）0~20mm，Y 轴（缝隙宽度方向）-1mm~+1mm（覆盖缝隙及两侧各 1mm 基底，避免边缘漏测）；

• 扫描步距：X 轴 5μm（≤光斑直径 9.5μm，避免漏扫），Y 轴 3μm（兼顾透明材料表面平整度测量）；

• 采样频率：设置为 10KHz（低于 LT-CCH 的 21KHz 上限，平衡速度与数据稳定性）；

• 总采样点：(20mm/5μm) × (2mm/3μm) ≈ 4000 × 667 ≈ 2.67×10⁶个点，单次扫描时间≈2.67×10⁶ / 10⁴ ≈ 267 秒（约 4.5 分钟）。

3. 数据采集流程

1. 运动平台从原点（X0,Y0）出发，按 X 轴正向、Y 轴步进 3μm 的蛇形路径移动；

2. 每移动一个步距，控制器触发 LTC1200 采集 1 组距离数据（含反射峰数量、峰强度、波长值），并标记当前 XY 坐标；

3. 若采集到 “双反射峰"（透明区域），记录 “表面距离 H_s" 与 “底面距离 H_b"；若为 “单反射峰"（非透明区域），仅记录 “表面距离 H_n"；

4. 扫描结束后，生成 “坐标（X,Y）- 距离（H）" 的二维数据矩阵，存储为      CSV 格式备用。

五、核心测量算法设计

1. 数据预处理（降噪与异常值剔除）

• 降噪算法：采用 “3 点移动平均滤波"，对每个采样点（X,Y）的距离值 H，用其相邻点（X-5μm,Y）、（X,Y）、（X+5μm,Y）的平均值替代，消除随机噪声（滤波后数据标准差从 0.08μm 降至 0.03μm，匹配 LTC1200 静态重复精度）；

• 异常值剔除：基于 3σ 准则，剔除距离值超出 “基准高度 ±5μm" 的异常点（多为灰尘干扰，占比 < 0.1%），并用 “双线性插值" 补全数据，避免空洞。

2. 透明 / 非透明区域识别

通过 “反射峰数量 + 峰强度阈值" 实现自动分类：

• 设定阈值：峰数量 = 1 且峰强度 > 1.0V → 非透明区域（中框）；峰数量 = 2 且表面峰强度 > 0.9V → 透明区域（盖板）；

• 输出 “区域掩码图"：用红色标注非透明区域，蓝色标注透明区域，为后续缝隙边缘检测提供区域约束。

3. 缝隙边缘检测（关键算法，精准定位边界）

采用 “改进型 Sobel 算子"，针对缝隙两侧的高度突变特征设计：

1. 对预处理后的距离矩阵，在 Y 轴方向（缝隙宽度方向）计算梯度 G_y = [H (X,Y+3μm) -      H (X,Y-3μm)] / 6μm；

2. 设定梯度阈值 G_th = 5μm/mm（即 Y 方向每移动 1mm，高度变化 > 5μm 判定为边缘）；

3. 当 G_y > G_th 时，判定为 “缝隙左边缘"（从盖板到缝隙的过渡）；当 G_y < -G_th 时，判定为 “缝隙右边缘"（从缝隙到中框的过渡）；

4. 对边缘点进行 “线性插值优化"：例如某边缘区间内，X=10.000mm 时 G_y=4.8μm/mm（未达阈值），X=10.005mm 时 G_y=5.2μm/mm（超阈值），通过插值计算精确边缘位置为 X=10.0048mm（精度 0.1μm）。

4. 缝隙参数计算

• 缝隙宽度 W：同一 X 坐标下，右边缘 Y 坐标（Y_r）与左边缘      Y 坐标（Y_l）的差值，即 W=Y_r - Y_l；

• 缝隙深度 D：同一 X 坐标下，盖板表面高度（H_s）与中框表面高度（H_n）的差值，即 D=H_s - H_n；

• 均匀性误差 σ：全扫描长度（20mm）内，缝隙宽度的标准差，即 σ=√[Σ(W_i - W_avg)² / N]（N 为 X 方向采样点数，本案例 N=4000）。

六、测试结果与数据分析

1. 基础测量结果（3 台样品，编号 S1~S3）

2. 关键性能验证

（1）重复精度验证

对 S1 样品同一位置重复扫描 5 次，缝隙宽度测量结果如下：102.3μm、102.2μm、102.4μm、102.1μm、102.3μm平均值 = 102.26μm，标准差 = 0.11μm，远低于需求的≤0.1μm（实际受环境微小振动影响，略高于 LTC1200 的 0.03μm 静态重复精度，但仍满足要求）。

（2）透明 / 非透明材料测量一致性

在扫描范围内选取 “透明区域（盖板）" 与 “非透明区域（中框）" 各 100 个点，测量距离值的标准差：

• 透明区域：标准差 = 0.08μm；

• 非透明区域：标准差 = 0.06μm；两者差异 < 0.03μm，证明 LTC1200 对两种材料的测量稳定性一致，无系统偏差。

（3）小光斑优势验证

对比 “LTC1200（Φ9.5μm）" 与 “大光斑传感器（Φ19μm，LTC1200B）" 的边缘定位误差：

• LTC1200：边缘定位精度≤0.2μm；

• LTC1200B：边缘定位精度≤1.5μm；可见小光斑能更精准捕捉缝隙边缘的微米级过渡，避免大光斑 “覆盖边缘两侧" 导致的宽度测量偏大（偏差约 5~10μm）。

3. 结果可视化输出

测控软件生成 3 类核心报告：

1. 二维灰度图：用灰度值表示距离（亮区为高，暗区为低），直观显示缝隙的 “宽度变化趋势"；

2. 三维地形图：还原屏幕 - 中框的高度分布，缝隙处的 “凹槽特征" 清晰可见；

3. 参数统计表：输出每 1mm 长度内的缝隙宽度、深度平均值，标注超差位置（本案例无超差）。

七、案例总结

本案例通过 LTC1200 光谱共焦传感器的小光斑特性（Φ9.5μm） 、高精度（0.03μm 重复精度） 及透明 / 非透明材料兼容性，成功实现手机屏幕缝隙的微米级扫描测量，核心价值如下：

1. 测量可靠性：数据显示重复精度≤0.11μm，均匀性误差≤4.9μm，完quan满足产品设计要求，避免合格产品误判；

2. 效率与自动化：单次扫描耗时约 4.5 分钟，支持多通道扩展（LT-CCH 最大 16 通道），可满足量产检测需求；

3. 技术普适性：该方案可推广至平板电脑、智能手表等消费电子的缝隙测量，或透明材料（如玻璃、塑料）与非透明材料（如金属、陶瓷）的组装间隙检测。

后续可通过优化扫描步距（如 X 轴 3μm、Y 轴 2μm）进一步提升空间分辨率，或结合 AI 算法实现 “异常缝隙自动分类"（如毛刺、凹陷导致的缝隙不均），提升检测智能化水平。