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到其所有周期、準確性和性能 KPI，從而改善質量結果并提高生產率。無論您是否正在尋找一種改善人體工程學以提高質量的方法專業人員、提高 QC 任務的一致性，或者找
到 9 倍。那么，何時應使用傳統機器視覺編程（又名基于規則）以及何時應使用 DL？如果在查找零件或確定尺寸時需要高精度，則只有傳統機器視覺編程才有效。深度學習并非旨在提供定量準確的結果。熟悉傳統機器視覺編程和深度學習的人傾向于認為，如果基于規則的方法明顯有效，那就是更好的方法。在規則難以制定的情況下，深度學習可能會具有優勢。例如，事實證明，發現產品上的隨機缺陷（例如劃痕、刻痕、凹坑等）很難制定一組在圖像處理中提供高可靠性的規則。這是深度
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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。

高度或深度較遠的區域將具有較高的灰度像素值。除了處理曲率圖像之外，高級視覺庫還可以通過其他算法處理方向圖像（圖 2）。過濾器包括紋理、均值、局部形狀、局部對比度
。讓我們看一下如何識別和描述它們，以便將它們應用到機器視覺解決方案中。圖 1 | ：FSI Technologies Inc. 對于我們的示例，我們將使用圖 1 中所示的光澤印刷品。我們還引入了一個缺陷：穿過色輪的黃色和橙黃色部分的折痕/凹痕。STAR 縮寫涵蓋了光線照射到工件上的四種主要命運（散射、傳輸、吸收、反射）。理解和使用這些行為是機器視覺照明設計的核心。分散和反射是我們今天關心的，如圖 2 所示。圖 2 | ：FSI Tech
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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

相機維修與 傳感器 | 機器視覺 101 機器視覺圖像處理 - 我們是如何做到這一點的？機器學習 (ML) 幾乎從一開始就是機器視覺圖像處理的一部分。：Perr
許終用戶簡單地通過手動引導其完成任務所需的路徑來教導他們的協作機器人。的協作機器人品牌已經改變了傳統的示教器，消除了傳統自動化所需的復雜編程，并用用戶友好的圖形界面取而代之。專業應用程序套件更進一步，提供專門設計的軟件來幫助用戶高質量地部署他們的協作機器人，檢查和計量任務。這些軟件包不僅指導用戶逐步完成部署，而且還附帶預編程例程，幾乎完全消除了編程。例如，用于協作機器人的專業計量軟件可以抽象出復雜的計量編程，使用戶能夠選擇一個零件和一
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IP 核實現 50 Gbps 的概念驗證，確保輕松過渡到未來的速度。介紹了在 FPGA 中為包含具有 2048H x 單色圖像傳感器的相機創建 CLHS 25
部門也特別有效，因為有機產品具有許多自然變化，在評估潛在缺陷和問題時必須考慮到這些變化。深度學習現在比以往任何時候都更加用戶友好和實用，并且與其他視覺技術一起開辟了新的應用領域，使視覺檢測成為工業 4.0 的一部分。0 甚至更有益。深度學習功能深度學習系統的實現涉及使用一組標記為指示不同對象和/或缺陷的圖像來訓練神經網絡，以便系統能夠學習識別它們。圖 1 顯示了一系列標記為訓練的牙刷圖像。然后使用經過訓練的系統來評估實際應用的輸出圖像。
CLHS 相機視頻 IP 核的值如下表所示。端口名稱中的小v前綴表示該接口使用的時鐘是客戶提供的視頻時鐘，所有信號都與該時鐘同步。除了需要反函數的地方外，圖像采
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