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速了这种增长。Ng 表示，在 2020 年之前，“人为的不一致始终是每个行业自动化计划的关键驱动因素”。“然后疫情来了，让大家意识到自动化是必需品，因为机器不会
符识别 (OCR)、校准、测量、珠子检查等。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。SRI 算法结合了近邻。还有其他更复杂的技术，例如 k 近邻和线性器。1980 年代，神经网络 (NN) 可用于机器视觉，但从未被广泛采用。大约五年前，使用卷积神经网络 (CNN)（见图 4）的深度学习 (DL) 被引入机器视觉中，性
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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。

合在轴槽中的环才能确保 100% 的安全连接。安装不当可能会导致产品损坏。质量保证的任务看起来很简单。检查环是否正确啮合！然而事实是，该测试仍然由人类执行，因为
透”有助于吸收信息：深度学习目前在机器视觉中的地位是做传统机器视觉不可能或不可行的应用。我们正在讨论的选择和比较是关于方式完成应用程序的某些主要任务，而不是整个应用程序。深度学习是传统机器视觉的“附加”，它不会消除使用传统机器视觉工具处理一系列任务的能力或需要。成功的机器视觉是一个包含多个阶段的过程，从初的探索到长期的探索所有权。中间的几个阶段是：确认可行性：确认可以开发出可行的解决方案创建成像解决方案的“物理”方面，包括照明对视觉单
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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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这就需要聚集高质量的、为训练集专门标记图像。您可能需要升级或调整您的视觉系统以确保图像质量。准备好修剪数据集以仅获取质量输入并按逻辑顺序组织不断升级的缺陷。后
3高级认证视觉专业人士计划的新课程和更新课程也将在自动化大会上揭晓。愿景与 工业相机维修与 传感器 | 机器视觉 101 远心技术的进步 随着远心镜头变得更加紧凑，视觉系统的整体占地面积也将随之缩小。：Francesco Mondadori 图片：MrKornFlakes / iStock / Getty Images Plus via Getty Images 2022 年 3 月 2 日✕机器视觉学科涵盖在各种应用中执行自动检查和分
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