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年 5 月 3 日 ✕自 20 世纪 80 年代初现代工业机器人出现以来，机器人一直由机器视觉引导。初只有少数有视觉的机器人，但如今北美市场每年有超过 5,0
OCR 提供了有效的分析。由此产生的系统涉及开发和测试不同选项的大量工作。许多人可能会尝试以传统方式设置系统并仅使用计算机视觉。然而，人工智能使系统能够轻松检测复杂图像中的目标，而计算机视觉可以通过可重复的图像分析快速工作。成像专家已经证明，人工智能和计算机视觉都是现代成像系统中的重要工具，并与系统集成商合作，提供结合了两个领域优点的视觉系统元素。软件视觉与 工业相机维修与 传感器 | 系统集成 嵌入式 GPU 驱动的智能传感器加速的
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工业相机竖条纹原因

1.传感器像素损坏或污染：工业相机的图像传感器因长期使用或外力冲击可能导致部分像素损坏，或表面沾染灰尘、油污，导致竖条纹出现。此外，传感器内部电路短路或断路也会引发类似问题，尤其在高温、高湿环境下更易发生。

2.数据传输线路接触不良或干扰：相机与采集卡之间的数据线若接触不良、屏蔽层破损或受到电磁干扰，会导致信号传输不稳定，产生竖条纹。线缆老化、弯折过度或接口氧化也会引发此问题。

3.电源电压不稳定或噪声干扰：相机供电电源电压波动、滤波电容失效或电源噪声会导致传感器或信号处理电路工作异常，形成固定或随机竖条纹。劣质电源适配器或长距离供电电压衰减是常见诱因。

4.驱动电路故障：传感器的驱动电路若出现元件老化、虚焊或芯片损坏，会导致信号同步异常，表现为规则的竖条纹。高温或过压可能损坏驱动IC或周边电容电阻。

5.FPGA或图像处理芯片故障：相机内部的FPGA或图像处理芯片若程序错误、散热不良或硬件损坏，可能导致数据解码错误，生成竖条纹。固件升级失败或静电击穿也会引发此类问题。

少机器停机，因为通过故障排除和尝试重现致命错误所需的发现更少。” 与许多行业一样，这种流行病的影响对相机制造商和其他机器视觉供应商的供应链产生了重大影响。“初
传感器系统的检测性能有四个常见原因：1。在数据密集型应用中使用智能 3D 快照传感器或 3D 线轮廓仪来实现更快的检测周期。在大型或复杂目标在高速传输系统上移动的生产线上，大限度地缩短周期（即传感器扫描目标、应用测量和执行控制决策所需的）对于保持一致的度至关重要产品验证和大吞吐量目标.2。提高测量工具在复杂检测任务中的速度。在这些情况下，智能视觉加速器能够将应用于大型数据集的关键测量算法的输出速度提高高达 2-3 倍。例如，已证
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工业相机竖条纹维修方法文章

1.首先用专业清洁工具清理传感器表面。若条纹仍存在，需检测传感器是否损坏。通过均匀光照测试，观察条纹是否固定。若确认传感器损坏，需更换同型号传感器模块。维修时注意防静电，避免二次损伤。

2.检查数据线连接是否牢固，更换高质量屏蔽线缆。使用万用表测试线路通断，排除短路或断路。若接口氧化，用电子清洁剂擦拭金手指。在强电磁环境中添加磁环或改用光纤传输。确保线缆走线避开电源线等干扰源。

3.使用示波器检测电源输出是否稳定，更换为工业级稳压电源。检查电源滤波电容是否鼓包或漏液，及时更换。在电源输入端添加LC滤波电路或噪声器。若为多设备共电，建议为相机单独供电，避免负载突变影响。

4.用热风枪补焊驱动电路相关芯片及元件，检查有无烧蚀痕迹。使用示波器测量时钟信号是否正常，若频率异常则更换驱动IC。重点检查稳压二极管和滤波电容，必要时更换。若为模块化设计，直接更换整个驱动板。

5.重新烧录官方固件，确保版本匹配。检查芯片散热是否良好，加装散热片或风扇。若芯片物理损坏（如引脚虚焊、烧毁），需用BGA返修台更换同型号芯片。维修后需进行长时间老化测试，确保稳定性

的出现和发展一直是推动该技术发展的关键驱动力之一。：Bob McCurrach ：MJ_Prototype / Creatas Video+ / Getty I
机或成像系统与工件之间的三向几何关系。选择相机或工件的和方向通常是“照明”设计的一部分，而这三个项目之间的几何关系始终是照明设计的一部分。正确的照明设计对于确保成功的机器视觉项目至关重要。这句话超出了看上去的陈词滥调。忽视这一点是机器视觉项目失败的常见原因之一。让我们将讨论范围缩小到 2D 成像和传统的基于规则（与深度学习）机器视觉来简化我们的讨论。您已经直观地了解了机器视觉照明设计的一些主要概念，即使您不认识它们或应用它们到机器视觉
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。即使在今天，由于重力的作用，许多视觉引导机器人应用都是二维的。这是因为在许多应用中，零件平放在传送带、固定装置、托盘或垫料中。进入成功的 3D 流程在 20
短波红外因其与某些材料的独特相互作用而特别受关注，例如能够使一些不透明塑料透明，同时使水对某些短波红外波长不透明。SWIR 用于高光谱和多光谱成像的许多实施中，以通过光谱特征识别材料和化学品。提供短波红外波长的照明组件的可用性也在不断增加，有助于推动和促进更多潜在的用例。此外，在上面提到的高光谱成像中，值得注意的是，对这项技术的了解以及对工业自动化中关键用例的认识的增加，也使其成为一种“趋势”成像技术。相机技术的不断进步总是使“趋势”成
成技术的进步继续推动工业自动化机器视觉和自动检测的发展。成功的关键是跟上不断变化的趋势、扩大组件产品范围以及新的成像和分析技术。在中，我们将回顾“市场状况”并讨
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