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常见的技术由 R. Tsai 于 1987 年和 Z.Zhang 于 1998 年开发。基于这些方法或类似方法创建自定义校准例程需要高级技能。视觉公司或机器人公司开发了利用 Tsai 方法、Zhang 方法或类似方法来校准相机的套装软件。机器人程序员可以使用打包的软件来校准相机，而无需了解校准方法背后的数学或理论。使用已发布的校准方法将图像空间校准到机器人工作空间而创建的工具与机器人运动配对以创建自动校准例程。多年来，不断开发和完善了用
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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。

等。这提高了许多机器视觉应用程序的开发效率。当没有合适的工具时，必须采用传统的编程及其相关影响。机器学习 (ML) 几乎从一开始就是机器视觉图像处理的一部分。S
工业自动化领域的悠久历史，标准的出现和发展一直是机器视觉市场的关键驱动因素之一。推进这项技术及其更广泛的用途。组件的互操作性和互连性以及系统实施和性能测量的标准使机器视觉更易于使用。标准还创建了一个环境，其中重点更多地关注应用程序，而不是单个组件是否按预期匹配和/或一起工作的细节。此外，标准有助于降低视觉组件的制造以及系统设计和安装的成本。镜头安装座就是一个很好的例子。无处不在的 C 接口长期以来一直是一种被广泛接受的事实上的或非正式的
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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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