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年 5 月 3 日 ?自 20 世紀 80 年代初現代工業機器人出現以來，機器人一直由機器視覺引導。初只有少數有視覺的機器人，但如今北美市場每年有超過 5,0
OCR 提供了有效的分析。由此產生的系統涉及開發和測試不同選項的大量工作。許多人可能會嘗試以傳統方式設置系統并僅使用計算機視覺。然而，人工智能使系統能夠輕松檢測復雜圖像中的目標，而計算機視覺可以通過可重復的圖像分析快速工作。成像專家已經證明，人工智能和計算機視覺都是現代成像系統中的重要工具，并與系統集成商合作，提供結合了兩個領域優點的視覺系統元素。軟件視覺與 工業相機維修與 傳感器 | 系統集成 嵌入式 GPU 驅動的智能傳感器加速的
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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。

少機器停機，因為通過故障排除和嘗試重現致命錯誤所需的發現更少。” 與許多行業一樣，這種流行病的影響對相機制造商和其他機器視覺供應商的供應鏈產生了重大影響。“初
傳感器系統的檢測性能有四個常見原因：1。在數據密集型應用中使用智能 3D 快照傳感器或 3D 線輪廓儀來實現更快的檢測周期。在大型或復雜目標在高速傳輸系統上移動的生產線上，大限度地縮短周期（即傳感器掃描目標、應用測量和執行控制決策所需的）對于保持一致的度至關重要產品驗證和大吞吐量目標.2。提高測量工具在復雜檢測任務中的速度。在這些情況下，智能視覺加速器能夠將應用于大型數據集的關鍵測量算法的輸出速度提高高達 2-3 倍。例如，已證
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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

的出現和發展一直是推動該技術發展的關鍵驅動力之一。：Bob McCurrach ：MJ_Prototype / Creatas Video+ / Getty I
機或成像系統與工件之間的三向幾何關系。選擇相機或工件的和方向通常是“照明”設計的一部分，而這三個項目之間的幾何關系始終是照明設計的一部分。正確的照明設計對于確保成功的機器視覺項目至關重要。這句話超出了看上去的陳詞濫調。忽視這一點是機器視覺項目失敗的常見原因之一。讓我們將討論范圍縮小到 2D 成像和傳統的基于規則（與深度學習）機器視覺來簡化我們的討論。您已經直觀地了解了機器視覺照明設計的一些主要概念，即使您不認識它們或應用它們到機器視覺
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。即使在今天，由于重力的作用，許多視覺引導機器人應用都是二維的。這是因為在許多應用中，零件平放在傳送帶、固定裝置、托盤或墊料中。進入成功的 3D 流程在 20
短波紅外因其與某些材料的獨特相互作用而特別受關注，例如能夠使一些不透明塑料透明，同時使水對某些短波紅外波長不透明。SWIR 用于高光譜和多光譜成像的許多實施中，以通過光譜特征識別材料和化學品。提供短波紅外波長的照明組件的可用性也在不斷增加，有助于推動和促進更多潛在的用例。此外，在上面提到的高光譜成像中，值得注意的是，對這項技術的了解以及對工業自動化中關鍵用例的認識的增加，也使其成為一種“趨勢”成像技術。相機技術的不斷進步總是使“趨勢”成
成技術的進步繼續推動工業自動化機器視覺和自動檢測的發展。成功的關鍵是跟上不斷變化的趨勢、擴大組件產品范圍以及新的成像和分析技術。在中，我們將回顧“市場狀況”并討
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