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到 9 倍。那么，何时应使用传统机器视觉编程（又名基于规则）以及何时应使用 DL？如果在查找零件或确定尺寸时需要高精度，则只有传统机器视觉编程才有效。深度学习并非旨在提供定量准确的结果。熟悉传统机器视觉编程和深度学习的人倾向于认为，如果基于规则的方法明显有效，那就是更好的方法。在规则难以制定的情况下，深度学习可能会具有优势。例如，事实证明，发现产品上的随机缺陷（例如划痕、刻痕、凹坑等）很难制定一组在图像处理中提供高可靠性的规则。这是深度
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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。

高度或深度较远的区域将具有较高的灰度像素值。除了处理曲率图像之外，高级视觉库还可以通过其他算法处理方向图像（图 2）。过滤器包括纹理、均值、局部形状、局部对比度
。让我们看一下如何识别和描述它们，以便将它们应用到机器视觉解决方案中。图 1 | ：FSI Technologies Inc. 对于我们的示例，我们将使用图 1 中所示的光泽印刷品。我们还引入了一个缺陷：穿过色轮的黄色和橙黄色部分的折痕/凹痕。STAR 缩写涵盖了光线照射到工件上的四种主要命运（散射、传输、吸收、反射）。理解和使用这些行为是机器视觉照明设计的核心。分散和反射是我们今天关心的，如图 2 所示。图 2 | ：FSI Tech
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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

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