在视觉技术领域，SICK拥有 30 余年的丰富经验，并不断将这些经验融入于识别、定位、检测、检查和质量管理等创新型智能解决方案的持续开发中。SICK 的专家打造出以可扩展性为亮点的 2D 与 3D 视觉传感器产品系列，以适应工业现场检测的各种任务。  

随着工业 4.0的技术演进，工业自动化的技术架构也在不断变化。现有模式不断被新的商业模式所取代。如今，软件不仅运行在计算机上，而是植入传感器，在传感器中直接运行。传感器具备计算能力，并可独立编程。未来，智能传感器将可以直接连上云端，或通过Sensor Integration Machine (SIM)进行云端通信。在工业 4.0潮流下，综合型智能传感器与传感器数据融合的技术在工业生产过程中的质量管理、流程分析与预防性维护等方面的应用场景将日趋广泛，前景光明。

在工业4.0的演进进程和工业互联网的价值链中，SICK的可编程传感器技术和柔性定制化解决方案占据了重要的地位。大数据分析和智能算法将引入工业现场的常见场景中（例如“有/无”，“好/坏”判断），从而大幅度提高产品性能，开辟出大量全新的应用场景。

为了提升SICK可编程传感器的效能，SICK 打造了SICK AppSpace生态系统。SICK AppSpace 为系统集成商与OEM商提供了高度的自由度与灵活性，允许集成商和OEM商根据终端用户的特定需求为可编程传感器开发定制化的程序，从而实现为客户量身打造定制化的解决方案。

SICK AppSpace包括两个要素：可编程 SICK 传感器及传感器应用程序开发套件 SICK AppStudio。柔性架构和可编程设备能够生成兼容工业4.0标准的云服务数据。算法软件直接运行在传感器内，进行数据处理后将处理结果信息直接传送给上层应用，从而在质量管理、可追溯性及预防性维护方面为用户提供支持。

SICK AppStudio 用于开发定制化的可编程传感器应用程序。在SICK AppStudio中，不仅可以拥有灵活的编程选项与服务程序，还能够接入 SICK 软件工具箱以及图像处理库（例如 HALCON）。在Lua 脚本语言以及多种集成开发工具（如自动补全功能）支持下，用户可轻松将传感器应用程序开发整合到现有的开发流程中。终，新的传感器应用Apps将形成新的传感器，传感器应用Apps也可以运用到不同的SICK传感器中。

利用图形视图生成器 (ViewBuilder)，可以通过基于图形化操作的GUI接口(Graphical User Interface) 快速创建人机操作界面。程序包生成器 (PackageBuilder) 将所有软件组件打包成一个程序包，并可以配置安全访问与拷贝权限。此外，通过大量的示例应用程序 (Sample-App)，可快速学习和创建传感器应用程序。

SICK AppSpace Developers Club（俱乐部）允许会员申请Demo kit与实验测试设备。会员还有权参加每年一度的 SICK AppSpace 大会。除了 SICK AppSpace 解决方案的推介以及趣味横生的报告，社区还提供与其他会员交流经验的机会。在 Barcamp 的框架内，会员将会参与到 SICK AppSpace 生态系统的进一步开发中。

在工业 4.0 的进程中，全面采集工厂数据，并传输至上一级系统进行统一分析势在必行。凭借 SICK AppSpace 与可编程传感器的解决方案，我们可以为客户提供全面的支持，并可以根据市场要求更有针对性地量身打造解决方案。该方案降低了整体复杂性，大幅度提高系统可靠性。同时，我们通过整合产品，拓展技术维度，不断开拓新的产品领域。在设计传感器应用程序时，SICK通过提高传感器应用程序复用性，大幅度减少开发人员的工作量。另外，这种可编程的解决方案也为后续调整预留了空间，以适应未来任务。未来，与用户必须加强彼此间的合作，以便携手找出终端客户的真实需求。从而，不仅实现网络实体系统联网，还可联入实时数据。真正缔造数字化联网世界。

SICK的系列型号如下：

电感式传感器
IME08-1B5NOZTOS
IME08-1B5NOZW2S
IME08-1B5NSZTOS
IME08-1B5NSZW2S
IME08-1B5POZTOS
IME08-1B5POZW2S
IME08-1B5PSZTOS
IME08-1B5PSZW2S
IME08-2N5NOZT0S

IME12-04NNOZW2S
IME12-04NNSZC0S
IME12-04NNSZW2S
IME12-04NPOZC0S
IME12-04NPOZW2S
IME12-04NPSZC0S
IME12-04NPSZW2S
IME12-04BNOZC0S

多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。

如需详细了解请点击：德国SICK传感器系列产品大全