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像中的操作。由于特征不是图像的一部分，因此 ROI 不适用于解释。解释可以将特定特征与用于提取的给定 ROI 相关联。图 3 - 使用夹具进行机器视觉图像处理当
照明，但在需要寻找锐利边缘时会产生困难，因为来自锐角的光线会从边缘反弹，导致边缘对比度损失。然而，对于目标和测试图案，这种技术往往是理想的，因为它提供了非常均匀的照明，可以非常准确地评估成像系统的性能（图 2）。图 2. 漫射背光照射到不透明物体 | 图片：爱特蒙特光学 当专门使用具有远心背光的远心镜头时，可以消除这种对比度损失。这种背光围绕与远心透镜类似的概念，因为离开照明器的主光线将平行于光轴。远心度围绕着主光线与光轴平行的想法。这
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工业相机没有图像原因

1.镜头光圈/对焦设置错误：相机光圈全闭或对焦偏离导致无光进入传感器。常见于手动镜头未调整或自动光圈驱动异常，画面全黑无数据输出。

2.数据传输接口故障：网口（GigE）、USB或Camera Link接口接触不良、线缆损坏，或协议配置错误（如IP冲突），导致图像无法传输至主机。

3.触发信号未正确配置：相机处于外部触发模式但未收到触发信号（如光电传感器故障），或触发参数（脉宽/延时）设置不当，导致相机持续等待不采集。

4.传感器或主板损坏：相机CMOS/CCD传感器因静电、过压或物理撞击损坏，或主板上的图像处理芯片（FPGA/ASIC）故障，导致无法采集或输出图像。

5.供电异常或环境干扰：PoE供电不足（<15W）、电源电压波动（如低于11V），或强电磁干扰（工业相机/电机）导致相机工作不稳定。

支持光度立体的照明（Shape From Shading）光度立体成像与 3D 成像密切相关。虽然光度立体图像不是场景的直接物理 3D 表示，但它表示图像中特征
g AI 2022 年 9 月 1 日 深度学习已被公认为工业工业相机集成和实施中的有用工具。深度学习能够利用人工智能 (AI) 从以数据为中心的模型的持续分析中“学习”，为某些工业质量检测应用（包括缺陷检测和装配验证）提供了价值。人工智能可以涉及许多不同的事物，包括自然语言处理、语音识别和机器人技术。因此，人工智能被视为一门科学，而不是一项技术，因为它涵盖了多种技术和工程学科，包括机器视觉、计算机视觉、机器学习和深度学习。在由终用户
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工业相机没有图像维修方法

1.旋转镜头光圈环至F值小，检查自动光圈接线是否松动；手动调整对焦环观察图像变化。若使用C/CS接口镜头，确认后焦调节环是否锁紧。对焦时可先用强光照射被摄物辅助判断。必要时更换镜头测试。

2.更换高质量屏蔽线缆，检查接口针脚有无弯曲。GigE相机需用厂商工具重置IP；USB相机更换主机端口或重装驱动。Camera Link需确认帧接收器配置匹配，检查TX/RX信号指示灯状态。

3.在相机软件中切换为“连续采集模式”测试。检查触发线缆连通性，用万用表测量信号端电压。调整触发参数：设置小脉宽>10μs，延时为0。若需软触发，调用SDK的TriggerCommand函数手动发送指令验证。

4检查传感器表面是否有污损或裂纹，清洁时使用无尘布和专用清洁剂。若主板故障，需更换核心模块（如更换FPGA或电源管理IC）操作时佩戴防静电手环，避免带电插拔。

5.使用工业级开关电源，PoE相机优先选用802.3at交换机。电源线加磁环，数据线走屏蔽桥架远离强电。测试时暂时关闭周边电机设备。万用表测量电源负载电压，空载>12V但带载<10V需更换电源。

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德国SVS工业数字相机无法连接维修省心省力不断增长，汽车应用虽然强劲，但大多处于水平状态。这与市场和应用的机器视觉趋势有什么关系？从历史上看，机器视觉作为一个技术市场与机器人市场密切相关，原因有几个。简
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