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ur Papert 發表了一篇論文，展示了單層感知器的主要局限性，圍繞 AI 的炒作逐漸平息。單層感知器是 Frank Rosenblatt 于 1958 年開
有多種含義，其中一些可以追溯應用于長期使用的技術。在中，深度學習指的是過去幾年的發展，使該技術能夠應用于工業機器視覺領域的整個圖像。與傳統機器視覺相比，深度學習有優點和缺點。在中，我們尋求提供一種理解，以幫助決定使用哪種方法。我們將首先描述與理解這些差異相關的各個方面。我們將通過僅討論利用 2D 可見光成像的典型、實用、強大的自動檢測解決方案來簡化。機器視覺軟件的討論將僅限于那些開發到大多數自動化技術專業人員都可以使用的產品。這里的“劇
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工業相機豎條紋原因

1.傳感器像素損壞或污染：工業相機的圖像傳感器因長期使用或外力沖擊可能導致部分像素損壞，或表面沾染灰塵、油污，導致豎條紋出現。此外，傳感器內部電路短路或斷路也會引發類似問題，尤其在高溫、高濕環境下更易發生。

2.數據傳輸線路接觸不良或干擾：相機與采集卡之間的數據線若接觸不良、屏蔽層破損或受到電磁干擾，會導致信號傳輸不穩定，產生豎條紋。線纜老化、彎折過度或接口氧化也會引發此問題。

3.電源電壓不穩定或噪聲干擾：相機供電電源電壓波動、濾波電容失效或電源噪聲會導致傳感器或信號處理電路工作異常，形成固定或隨機豎條紋。劣質電源適配器或長距離供電電壓衰減是常見誘因。

4.驅動電路故障：傳感器的驅動電路若出現元件老化、虛焊或芯片損壞，會導致信號同步異常，表現為規則的豎條紋。高溫或過壓可能損壞驅動IC或周邊電容電阻。

5.FPGA或圖像處理芯片故障：相機內部的FPGA或圖像處理芯片若程序錯誤、散熱不良或硬件損壞，可能導致數據解碼錯誤，生成豎條紋。固件升級失敗或靜電擊穿也會引發此類問題。

項目的限制并設計解決方案來緩解問題是成功的關鍵。簡單的事情，例如部件如何嵌套在一起是一個關鍵考慮因素，它增加了應用程序的潛在風險。一些應用，例如從雜亂的衣架中挑
mages Plus，來自 Getty Images 2023 年 1 月 3 日 隨著新技術的出現，工業自動化市場中的機器視覺技術和集成標準不斷發展。應用分析和規范、驗證和功能測量的新標準和指南將為廣泛不同的用例提供信息并實現檢測技術的更好集成。在中，我們回顧了當前存在的關鍵標準，并概述了將影響和造福機器視覺技術用戶的新更新和潛在變化。我們還研究了各個組織的工作，以了解他們的標準如何影響機器視覺市場。機器視覺標準的價值縱觀機器視覺在
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工業相機豎條紋維修方法文章

1.首先用專業清潔工具清理傳感器表面。若條紋仍存在，需檢測傳感器是否損壞。通過均勻光照測試，觀察條紋是否固定。若確認傳感器損壞，需更換同型號傳感器模塊。維修時注意防靜電，避免二次損傷。

2.檢查數據線連接是否牢固，更換高質量屏蔽線纜。使用萬用表測試線路通斷，排除短路或斷路。若接口氧化，用電子清潔劑擦拭金手指。在強電磁環境中添加磁環或改用光纖傳輸。確保線纜走線避開電源線等干擾源。

3.使用示波器檢測電源輸出是否穩定，更換為工業級穩壓電源。檢查電源濾波電容是否鼓包或漏液，及時更換。在電源輸入端添加LC濾波電路或噪聲器。若為多設備共電，建議為相機單獨供電，避免負載突變影響。

4.用熱風槍補焊驅動電路相關芯片及元件，檢查有無燒蝕痕跡。使用示波器測量時鐘信號是否正常，若頻率異常則更換驅動IC。重點檢查穩壓二極管和濾波電容，必要時更換。若為模塊化設計，直接更換整個驅動板。

5.重新燒錄官方固件，確保版本匹配。檢查芯片散熱是否良好，加裝散熱片或風扇。若芯片物理損壞（如引腳虛焊、燒毀），需用BGA返修臺更換同型號芯片。維修后需進行長時間老化測試，確保穩定性

在自動化的每一步執行特定任務和防錯。從歷史上看，機器視覺被用作生產結束時的終質量檢查。今天的目標是盡早發現錯誤或缺陷，以免浪費資源，特別是在高速和大批量的生產
具的現成相機。可用的解決方案往往是選擇現成的組件和現有工具。他們多定制面板和電氣并添加機械轉換器。但在核心機器視覺和軟件方面，他們的貢獻有限，導致解決方案有限。對于像Active Inspection這樣擁有強大機器視覺和軟件背景的公司，我們可以填補一些空白。使用定制算法或定制開發，我們能夠提供更好的解決方案。現在發揮作用的另一個因素是相機技術的進步。二十年前，相機是一個獨立的組件，它拍攝零件的照片并向接收器發送信號以記錄零件的好壞。
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通常，照明被稱為“照明幾何”，因為照明在系統中的放置在如何實現成像效果方面發揮著關鍵作用。它與被成像的物體以及成像系統（即鏡頭和相機）一起工作。共有三種主要幾何
關鍵考慮因素，因為它是圖像質量的基礎。此外，照明實現因應用程序而異，比其他系統組件差異更大，因此了解照明如何影響系統的其余部分為系統成功奠定了基礎。機器人的興起機器視覺和工業自動化系統從未像今天這樣重要；這些系統使人們擺脫重復性的、有時甚至是危險的工作，同時保護企業免受干擾，使他們能夠在市場上保持競爭力。COVID-19 大流行開始一年后，自動化促進協會 (A3) 的數據顯示，由于各公司在面對與 COVID 相關的干擾和勞動力問題時尋找
提供了五種專用的獨特硬件標準。它們是 Camera Link、Camera Link HS (CLHS)、CoaXPress (CXP)、GigE Vision
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