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的一部分。2010 年代初，低成本、高功率 LED 的出現(xiàn)使得許多更合理的照明解決方案成為可能。在大功率 LED 成為主流之前，應(yīng)用照明通常價格昂貴、笨重、閃爍、脆弱，并且隨著的推移會急劇變暗。LED 提供了一種經(jīng)濟且可靠的方式，可以在相機視野中獲得不同波長或顏色的光。燈光顏色取決于應(yīng)用。用于機器人引導(dǎo)的定位對象初僅在 2D 中，僅提供 X、Y 和滾動。即使在今天，由于重力的作用，許多視覺引導(dǎo)機器人應(yīng)用都是二維的。這是因為在許多應(yīng)
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工業(yè)相機不成像原因

1.傳感器損壞：工業(yè)相機的圖像傳感器（CMOS/CCD）可能因靜電擊穿、物理撞擊、長期高溫工作或供電異常導(dǎo)致?lián)p壞，表現(xiàn)為全黑/全白圖像或異常噪點。

2.鏡頭或光圈故障：鏡頭光圈卡死、鏡片污染/碎裂，或電機驅(qū)動故障導(dǎo)致無法對焦/進(jìn)光，成像模糊或全黑。機械結(jié)構(gòu)磨損或異物進(jìn)入也可能導(dǎo)致故障。

3.數(shù)據(jù)接口接觸不良：接口氧化、線纜斷裂、焊點脫落或協(xié)議配置錯誤導(dǎo)致信號傳輸中斷，相機雖通電但無圖像輸出。

4.電源模塊故障：電源電壓不穩(wěn)、電容鼓包或穩(wěn)壓芯片燒毀，導(dǎo)致相機供電不足（如12V/24V輸入異常），表現(xiàn)為反復(fù)重啟或成像花屏。

5.FPGA/圖像處理芯片故障：主控芯片（如Xilinx FPGA）因過熱、電壓沖擊或程序崩潰導(dǎo)致邏輯功能失效，相機無法處理傳感器原始數(shù)據(jù)，輸出異常圖像或死機。

的四種主要命運（散射、傳輸、吸收、反射）。理解和使用這些行為是機器視覺照明設(shè)計的核心。分散和反射是我們今天關(guān)心的，如圖 2 所示。圖 2 | ：FSI Tech
并大大提高了光學(xué)系統(tǒng)的成像性能。”隨著先進(jìn)解決方案的不斷擴展，機器視覺應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，包括機器人和自主機器領(lǐng)域。動態(tài)范圍的增加使自動駕駛汽車變得更加強大，并且機器人現(xiàn)在能夠執(zhí)行多任務(wù)。在零售應(yīng)用中，它們可以同時識別產(chǎn)品中斷、安全隱患和標(biāo)簽差異。與大多數(shù)機器人一樣，它們可以自動執(zhí)行繁瑣、重復(fù)的任務(wù)，從而將人才解放出來，用于需要更多細(xì)微差別和判斷力的更高價值任務(wù)。除了新應(yīng)用之外，現(xiàn)有應(yīng)用還受益于利用更大格式的大格式光學(xué)器件所實現(xiàn)的更大吞吐量。
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工業(yè)相機不成像維修方法

1.首先檢查傳感器供電是否正常（參考相機手冊測試電壓），若供電正常但仍無成像，需更換傳感器模塊。更換時需防靜電操作，并確保新傳感器與相機固件兼容。

2.清潔鏡片并用氣吹清除灰塵；手動調(diào)節(jié)光圈檢查是否靈活。若電機驅(qū)動異常，檢查驅(qū)動電路或更換對焦馬達(dá)。嚴(yán)重?fù)p壞需更換鏡頭，安裝時注意法蘭距匹配，避免機械干涉。

3.更換高質(zhì)量線纜并重新插拔接口；用萬用表檢測信號線通斷。檢查接口PCB焊點是否虛焊，必要時重新焊接。對于協(xié)議問題，需確認(rèn)相機與采集卡的匹配性（如波特率、數(shù)據(jù)格式），升級固件或驅(qū)動。

4.用示波器檢測電源紋波，更換符合規(guī)格的穩(wěn)壓電源。拆機檢查主板電容是否漏液，更換同型號電容。若DC-DC模塊損壞，需更換電源管理IC（如TPS系列），并檢查周邊電路有無短路。

5.檢查芯片散熱是否良好，重新涂抹導(dǎo)熱硅脂。測量核心電壓（如1.2V/3.3V）是否正常。若硬件正常但無輸出，嘗試重新燒寫FPGA固件。若芯片物理損壞，需更換并校準(zhǔn)，建議由專業(yè)技術(shù)人員操作。

等。這提高了許多機器視覺應(yīng)用程序的開發(fā)效率。當(dāng)沒有合適的工具時，必須采用傳統(tǒng)的編程及其相關(guān)影響。機器學(xué)習(xí) (ML) 幾乎從一開始就是機器視覺圖像處理的一部分。S
動化計劃中，您就會被拋在后面，這肯定會導(dǎo)致災(zāi)難。根據(jù)每個應(yīng)用程序的功能和商業(yè)需求評估技術(shù)的功能和適用性，并提供已知可交付成果和結(jié)果的組件和解決方案。軟件視覺與 工業(yè)相機維修與 傳感器 | 機器視覺 101 機器視覺標(biāo)準(zhǔn)：回顧和更新 縱觀機器視覺在工業(yè)自動化領(lǐng)域的悠久歷史，標(biāo)準(zhǔn)的出現(xiàn)和發(fā)展一直是推動該技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力之一。：Bob McCurrach ：MJ_Prototype / Creatas Video+ / Getty I
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數(shù)十個項目的系統(tǒng)集成商來說，管理數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性至關(guān)重要。它需要人工智能/深度學(xué)習(xí)設(shè)計工具來識別錯誤標(biāo)記的圖像以及不同專業(yè)人工標(biāo)記者之間的不一致。實際上，以數(shù)據(jù)為中心
卡片直觀地創(chuàng)建適當(dāng)?shù)恼彰鹘鉀Q方案，使感興趣的區(qū)域沒有眩光，使其看起來如圖 1 所示。然后您的機器視覺相機和軟件可以輕松分離、測量并驗證黃色區(qū)域。以下是從該過程中學(xué)到的另外三個技巧：與機器視覺過程的常見情況一樣，設(shè)計從后期階段開始，并從那里向后進(jìn)行。這并不意味著預(yù)先設(shè)計整個程序。它確實意味著選擇利用照明解決方案的程序的核心方法。對于我們的示例，這些是按顏色或亮度/暗度分隔的軟件工具。在我們的主要解決方案中，我們沒有完全看到凹痕。我們看到的
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