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的一部分。2010 年代初，低成本、高功率 LED 的出现使得许多更合理的照明解决方案成为可能。在大功率 LED 成为主流之前，应用照明通常价格昂贵、笨重、闪烁、脆弱，并且随着的推移会急剧变暗。LED 提供了一种经济且可靠的方式，可以在相机视野中获得不同波长或颜色的光。灯光颜色取决于应用。用于机器人引导的定位对象初仅在 2D 中，仅提供 X、Y 和滚动。即使在今天，由于重力的作用，许多视觉引导机器人应用都是二维的。这是因为在许多应
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工业相机不成像原因
1.传感器损坏：工业相机的图像传感器（CMOS/CCD）可能因静电击穿、物理撞击、长期高温工作或供电异常导致损坏，表现为全黑/全白图像或异常噪点。
2.镜头或光圈故障：镜头光圈卡死、镜片污染/碎裂，或电机驱动故障导致无法对焦/进光，成像模糊或全黑。机械结构磨损或异物进入也可能导致故障。
3.数据接口接触不良：接口氧化、线缆断裂、焊点脱落或协议配置错误导致信号传输中断，相机虽通电但无图像输出。
4.电源模块故障：电源电压不稳、电容鼓包或稳压芯片烧毁，导致相机供电不足（如12V/24V输入异常），表现为反复重启或成像花屏。
5.FPGA/图像处理芯片故障：主控芯片（如Xilinx FPGA）因过热、电压冲击或程序崩溃导致逻辑功能失效，相机无法处理传感器原始数据，输出异常图像或死机。
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
并大大提高了光学系统的成像性能。”随着先进解决方案的不断扩展，机器视觉应用不断涌现，包括机器人和自主机器领域。动态范围的增加使自动驾驶汽车变得更加强大，并且机器人现在能够执行多任务。在零售应用中，它们可以同时识别产品中断、安全隐患和标签差异。与大多数机器人一样，它们可以自动执行繁琐、重复的任务，从而将人才解放出来，用于需要更多细微差别和判断力的更高价值任务。除了新应用之外，现有应用还受益于利用更大格式的大格式光学器件所实现的更大吞吐量。
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工业相机不成像维修方法
1.首先检查传感器供电是否正常（参考相机手册测试电压），若供电正常但仍无成像，需更换传感器模块。更换时需防静电操作，并确保新传感器与相机固件兼容。
2.清洁镜片并用气吹清除灰尘；手动调节光圈检查是否灵活。若电机驱动异常，检查驱动电路或更换对焦马达。严重损坏需更换镜头，安装时注意法兰距匹配，避免机械干涉。
3.更换高质量线缆并重新插拔接口；用万用表检测信号线通断。检查接口PCB焊点是否虚焊，必要时重新焊接。对于协议问题，需确认相机与采集卡的匹配性（如波特率、数据格式），升级固件或驱动。
4.用示波器检测电源纹波，更换符合规格的稳压电源。拆机检查主板电容是否漏液，更换同型号电容。若DC-DC模块损坏，需更换电源管理IC（如TPS系列），并检查周边电路有无短路。
5.检查芯片散热是否良好，重新涂抹导热硅脂。测量核心电压（如1.2V/3.3V）是否正常。若硬件正常但无输出，尝试重新烧写FPGA固件。若芯片物理损坏，需更换并校准，建议由专业技术人员操作。
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
动化计划中，您就会被抛在后面，这肯定会导致灾难。根据每个应用程序的功能和商业需求评估技术的功能和适用性，并提供已知可交付成果和结果的组件和解决方案。软件视觉与 工业相机维修与 传感器 | 机器视觉 101 机器视觉标准：回顾和更新 纵观机器视觉在工业自动化领域的悠久历史，标准的出现和发展一直是推动该技术发展的关键驱动力之一。：Bob McCurrach ：MJ_Prototype / Creatas Video+ / Getty I
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数十个项目的系统集成商来说，管理数据准确性至关重要。它需要人工智能/深度学习设计工具来识别错误标记的图像以及不同专业人工标记者之间的不一致。实际上，以数据为中心
卡片直观地创建适当的照明解决方案，使感兴趣的区域没有眩光，使其看起来如图 1 所示。然后您的机器视觉相机和软件可以轻松分离、测量并验证黄色区域。以下是从该过程中学到的另外三个技巧：与机器视觉过程的常见情况一样，设计从后期阶段开始，并从那里向后进行。这并不意味着预先设计整个程序。它确实意味着选择利用照明解决方案的程序的核心方法。对于我们的示例，这些是按颜色或亮度/暗度分隔的软件工具。在我们的主要解决方案中，我们没有完全看到凹痕。我们看到的
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