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像中的操作。由于特征不是圖像的一部分，因此 ROI 不適用于解釋。解釋可以將特定特征與用于提取的給定 ROI 相關聯。圖 3 - 使用夾具進行機器視覺圖像處理當
照明，但在需要尋找銳利邊緣時會產生困難，因為來自銳角的光線會從邊緣反彈，導致邊緣對比度損失。然而，對于目標和測試圖案，這種技術往往是理想的，因為它提供了非常均勻的照明，可以非常準確地評估成像系統的性能（圖 2）。圖 2. 漫射背光照射到不透明物體 | 圖片：愛特蒙特光學 當專門使用具有遠心背光的遠心鏡頭時，可以消除這種對比度損失。這種背光圍繞與遠心透鏡類似的概念，因為離開照明器的主光線將平行于光軸。遠心度圍繞著主光線與光軸平行的想法。這
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工業相機沒有圖像原因

1.鏡頭光圈/對焦設置錯誤：相機光圈全閉或對焦偏離導致無光進入傳感器。常見于手動鏡頭未調整或自動光圈驅動異常，畫面全黑無數據輸出。

2.數據傳輸接口故障：網口（GigE）、USB或Camera Link接口接觸不良、線纜損壞，或協議配置錯誤（如IP沖突），導致圖像無法傳輸至主機。

3.觸發信號未正確配置：相機處于外部觸發模式但未收到觸發信號（如光電傳感器故障），或觸發參數（脈寬/延時）設置不當，導致相機持續等待不采集。

4.傳感器或主板損壞：相機CMOS/CCD傳感器因靜電、過壓或物理撞擊損壞，或主板上的圖像處理芯片（FPGA/ASIC）故障，導致無法采集或輸出圖像。

5.供電異常或環境干擾：PoE供電不足（<15W）、電源電壓波動（如低于11V），或強電磁干擾（工業相機/電機）導致相機工作不穩定。

支持光度立體的照明（Shape From Shading）光度立體成像與 3D 成像密切相關。雖然光度立體圖像不是場景的直接物理 3D 表示，但它表示圖像中特征
g AI 2022 年 9 月 1 日 深度學習已被公認為工業工業相機集成和實施中的有用工具。深度學習能夠利用人工智能 (AI) 從以數據為中心的模型的持續分析中“學習”，為某些工業質量檢測應用（包括缺陷檢測和裝配驗證）提供了價值。人工智能可以涉及許多不同的事物，包括自然語言處理、語音識別和機器人技術。因此，人工智能被視為一門科學，而不是一項技術，因為它涵蓋了多種技術和工程學科，包括機器視覺、計算機視覺、機器學習和深度學習。在由終用戶
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工業相機沒有圖像維修方法

1.旋轉鏡頭光圈環至F值小，檢查自動光圈接線是否松動；手動調整對焦環觀察圖像變化。若使用C/CS接口鏡頭，確認后焦調節環是否鎖緊。對焦時可先用強光照射被攝物輔助判斷。必要時更換鏡頭測試。

2.更換高質量屏蔽線纜，檢查接口針腳有無彎曲。GigE相機需用廠商工具重置IP；USB相機更換主機端口或重裝驅動。Camera Link需確認幀接收器配置匹配，檢查TX/RX信號指示燈狀態。

3.在相機軟件中切換為“連續采集模式”測試。檢查觸發線纜連通性，用萬用表測量信號端電壓。調整觸發參數：設置小脈寬>10μs，延時為0。若需軟觸發，調用SDK的TriggerCommand函數手動發送指令驗證。

4檢查傳感器表面是否有污損或裂紋，清潔時使用無塵布和專用清潔劑。若主板故障，需更換核心模塊（如更換FPGA或電源管理IC）操作時佩戴防靜電手環，避免帶電插拔。

5.使用工業級開關電源，PoE相機優先選用802.3at交換機。電源線加磁環，數據線走屏蔽橋架遠離強電。測試時暫時關閉周邊電機設備。萬用表測量電源負載電壓，空載>12V但帶載<10V需更換電源。

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供更高分辨率的傳感器（有些提供 32 兆像素或更高）；他們繼續以更小的封裝提供更多的處理能力；集成照明已成為標準選項；支持深度學習的智能相機現在也很常見。此外，
應用提供正確的光學解決方案，因此獨立的建議是良好的步。與專家視覺技術供應商合作非常有用，他們可以采用整體方法來滿足成像要求。當然，沒有一家制造商能為所有應用提供正確的光學解決方案，因此獨立的建議是良好的步。軟件視覺與 傳感器汽車視覺與 傳感器 | 機器人技術 智能機器人的興起 使用高質量 3D 相機，機器人可以定位零件，無論方向如何，并向機器人提供拾取坐標。：Jim Anderson，2022 年 3 月 1 日 使用系統解決方
德國SVS工業數字相機無法連接維修省心省力不斷增長，汽車應用雖然強勁，但大多處于水平狀態。這與市場和應用的機器視覺趨勢有什么關系？從歷史上看，機器視覺作為一個技術市場與機器人市場密切相關，原因有幾個。簡
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