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以安全且经济实惠的方式进行工作。”LMI Technologies 是一家加拿大公司，该公司开发了一系列快照和生产线用于基于协作机器人的质量控制应用的传感器。协
早年使用视觉引导机器人的声誉并不那么出色。技术应用不当和用户培训不足是大问题。简单地添加一个摄像头并让视觉神奇地解决昂贵的固定问题的期望导致许多视觉引导的机器人应用程序失败。随着视觉工具变得更加强大，照明变得更好，以及培训/知识的提高，视觉引导机器人的声誉多年来得到了提高。具有 VGR 经验的机器人程序员群体不断增长，这直接影响了成功的 VGR 应用数量。AI For VGR 使用 AI for VGR 开发工具仍处于起步阶段，但发展迅
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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。

尔玛等公司在自动化仓库中使用门户系统，货物通过传送带从接收区域传送以履行订单。然而，传送带上包装尺寸的变化，存在问题，因为入口与线的距离和高度是固定的。大盒子或
系统效率的照明系统变得非常简单。照明类型通常，照明被称为“照明几何”，因为照明在系统中的放置在如何实现成像效果方面发挥着关键作用。它与被成像的物体以及成像系统（即镜头和相机）一起工作。共有三种主要几何形状：背面照明、正面照明和侧面照明。其中每一个都有自己的优点和困难。 背光照明无论是在对象透明还是在对象不透明时，从后面照明对象都是一个好主意，尽管适用于不同的应用。具有背光的不透明物体可以以令人难以置信的精度进行测量。背光源发出的光照射到
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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

方面提供微小的改进。但是，当寻找图像中的精细细节时，建议提高分辨率。从 20 世纪 80 年代中期到 90 年代中期，VGR 的进步是通过用户界面实现的。创建一
需要预处理。分割可隔离单个对象或对象上的特征，以便对它们进行单独分析。并非所有应用程序都需要分段。所有应用程序都需要特征提取--从图像中获取特征值，这些特征值表征对应用程序重要的属性。解释通常使用逻辑和计算来确定零件是接受还是拒绝、零件应发送到哪个箱子，或者引导机器人去往何处。 图 2 - 带焦点的机器视觉图像处理 (ROI) | 图片：Automated Vision Systems Inc. 机器视觉经常包含一个或多个感兴趣区域 (
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ius S IMX487-AAMJ CMOS 传感器集成到 29 x 29 x 68 mm 的紧凑外形中，并通过 5 GigE 接口以每秒 66 帧的速度生成全
的算法--它们根据什么构成好零件和坏零件的数学定义做出决策。基于规则的系统在受控条件下可以非常有效：可重复的流程、统一的产品和一致的环境。例如，检查装瓶线上的瓶子标签就是一个很好的用例。瓶子是统一的，并且以一致的方向呈现，标签贴在相同的。如果标签倾斜、太高、太低或缺失，系统可以轻松地将其识别为有缺陷的产品。当过程不受控制时，基于规则的机器视觉就会出现问题。例如，如果工厂有很多朝南的窗户并且标签是金属的，则图像质量可能会受到午后阳光产生的
做出反应的能力问题出现时。很多时候，出现了一种质量“清单”心态，即公司所做的只是足以于日益增加的监管负担。从设计到交付使用所有不同的系统，共享数据和数据似乎
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