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hts 2023 年 1 月 2 日 ?計算成像的概念對許多人來說可能是新的，但這項已經有些成熟的技術的價值是深遠的。涉及多圖像和多光成像輸入以及基于算法的計算
會出現某些挑戰。決定哪些任務適合人工智能初可能很困難。因此，借鑒行業專家的經驗是有益的，他們已經采取了許多措施來提供人工智能和計算機視覺解決方案的組合。AI 專業知識在傳統成像軟件中的價值早已存在。使用計算機視覺，工程師已經能夠應對許多工業應用中的挑戰，包括機器視覺自動化、智能交通系統 (ITS) 和成像。然而，當捕獲的圖像復雜多樣時，例如新的形狀、方向和顏色，眾所周知，計算機視覺在人工智能可以蓬勃發展的領域陷入困境。常見的 I
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工業相機黑屏原因

1、電源供應故障：相機未獲得所需穩定電壓或電流。可能原因包括電源適配器損壞、供電線纜斷裂/接觸不良、相機內部電源模塊故障、輸入電壓不足或波動過大。

2、信號傳輸鏈路中斷：圖像數據或控制信號無法從相機傳感器傳輸至輸出接口或主機。涉及傳感器排線松動/損壞、內部主板連接器故障、圖像處理芯片虛焊/損壞、視頻輸出接口物理損壞。

3、圖像傳感器或主板核心故障：相機核心部件嚴重損壞導致無法成像。包括CMOS/CCD傳感器因物理沖擊、靜電（ESD）、過熱或老化失效；主板上的FPGA、圖像處理器、內存等關鍵芯片損壞；主板因液體侵入、過壓燒毀。

4、固件損壞或丟失：相機的內部操作系統因異常斷電、寫入錯誤或存儲芯片故障導致崩潰或丟失，致使相機無法正常啟動和成像。

5、接口協議或觸發配置錯誤：雖非完全硬件“損壞”，但硬件配置錯誤導致無圖像輸出。如：選擇錯誤的物理接口模式、外部觸發線連接錯誤導致相機持續等待觸發信號、硬件觸發信號不滿足要求。

3D 線共焦傳感器可用于光學檢測系統，用于混合電子產品和涂層透明基板的質量控制，以檢測缺陷，例如：分層、劃痕、雜質、氣隙、氣泡2。集成 3D 激光線分析系統支持
助的元素--如果它得到解決的話。如今，有了所有特定于視覺和特定于應用的照明選項，照明可以幫助優化工業相機的幾乎各個方面。以照明為主導各種類型的機器視覺和工業自動化系統不斷發展，這在一定程度上要歸功于構成它們的技術和組件的進步。照明就是好的例子之一。不幸的是，在某些系統中，照明可能是后、開發或資助的元素--如果它得到解決的話。如今，有了所有特定于視覺和特定于應用的照明選項，照明可以幫助優化工業相機的幾乎各個方面。以照明為主導各種類
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工業相機黑屏維修方法

1.使用萬用表測量電源適配器輸出端電壓電流是否達標且穩定。檢查輸入插座電壓。測試供電線纜連通性，更換可疑線纜，確保接口插接牢固無氧化。若外部供電正常，需拆機檢查內部絲是否熔斷，目測電源模塊有無燒毀痕跡。更換損壞元件或整個電源模塊。

2.重點檢查相機內部傳感器到處理板的柔性排線，重新插拔確保到位，更換明顯破損線纜。檢查視頻輸出接口有無針腳彎曲、斷裂、異物或氧化。清潔或更換接口。若連接完好，可能主板故障。需專業設備重焊或更換芯片/主板。

3. 排除電源和傳輸問題后，此可能性高。觀察傳感器表面有無明顯裂痕、污漬。 如有條件，用同型號好板替換主板或整個相機頭測試確認。

4. 查閱手冊，按廠商指引通過特定按鍵組合或工具軟件嘗試進入恢復模式，若恢復失敗，可能是存儲固件的Flash芯片物理損壞。需拆機找到該芯片，用編程器讀取驗證，損壞則需更換同型號芯片并重新燒錄固件。

5. 仔細檢查相機上的物理撥碼開關、跳線帽設置，確保與實際使用的接口協議和模式嚴格匹配。若使用觸發模式，確認觸發信號源工作正常，信號類型、電壓、極性符合相機要求。測量觸發線是否導通，信號是否到達相機接口。

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初期的一些原始圖像的一千倍。按照今天的 VGR 標準，64 兆像素仍然相當大。許多應用在幾百萬像素的情況下就非常成功。更高的分辨率可能只能在定位精度或查找可靠性
光線平行于光軸，而鏡面表面會將這些光線簡單地反射回鏡頭。這在圖像中提供了豐富的細節。直列照明也非常適合節省空間，因為光線直接折疊到鏡頭的路徑中。然而，這些系統 如果設計不正確，確實會受到一些雜散光的影響，并且由于使用分束器也會降低光通量。側面照明后一種照明幾何形狀是暗場照明，其中光線穿過物體的側面并反射到鏡頭中（圖 7). 圖 7. 暗場照明 | 圖像：愛特蒙特光學 在這種技術中，物體本質上是黑暗的，但隨著光線從這些特征反射到鏡頭中，
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池板--由于材料成本以及未發現故障組件的影響，AOI 可提供更直接的。然而，AOI 的優勢繼續推動許多行業減少錯誤、提高整體質量、提高生產率和盈利能力。
異，這些樣本將被標記為“壞”樣本。異常檢測可用于涉及識別表面或場景上的缺陷的任何應用。為了定位圖像中的一個或多個感興趣的對象，可以使用對象檢測方法，它將定位和結合到單個操作中。該技術可以解決存在檢測、對象跟蹤、缺陷定位和等問題，深度學習的另一個至關重要的組成部分是圖像分割，它用于缺陷/鑒定、食品、形狀分析等。該過程通過將輸入圖像劃分為表示對象或對象部分的分段像素組來簡化分析而不需要考慮單個像素。深度學習的現實應用包括檢測復雜的表面和外觀
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