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品表面積會減少收集有意義數據的以及標記細胞光漂白的可能性。戈德斯坦表示，使用該系統后，之前移動光學器件、平臺或等待軟件將多個圖像拼接在一起所花費的大大減少。 不
的挑戰。圖 6 - 由于環境條件，車牌可能會變得難以讀取 圖片由 Teledyne Industrial Vision Solutions 提供 真實示例 將 AI 實施到現有視覺系統中可能具有挑戰性。有一個用于 OCR 的 ITS 成像系統，初被設計為計算機視覺系統，其目標是實現高精度，后來進行了擴展，以融入人工智能的優勢。該車輛檢測系統的現實情況是，有太多的車輛檢測系統。僅計算機視覺的變量。引入人工智能來捕獲圖像，計算機視覺終為
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工業相機不成像原因

1.傳感器損壞：工業相機的圖像傳感器（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致損壞，表現為全黑/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，或電機驅動故障導致無法對焦/進光，成像模糊或全黑。機械結構磨損或異物進入也可能導致故障。

3.數據接口接觸不良：接口氧化、線纜斷裂、焊點脫落或協議配置錯誤導致信號傳輸中斷，相機雖通電但無圖像輸出。

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

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致邏輯功能失效，相機無法處理傳感器原始數據，輸出異常圖像或死機。

積神經網絡 (CNN)（見圖 4）的深度學習 (DL) 被引入機器視覺中，性采用。毫無疑問，深度學習將在很長一段內仍然是機器視覺圖像處理的重要組成部分。圖
有權期間涉及的變更和任務的所有階段。執行不再是一系列完全可預測的基于規則的步驟，而是發生在極其復雜的“黑匣子”中”。減少不良結果不再是發現故障的過程，而是必須使用不同的圖像、注釋和設置重復訓練過程，以嘗試獲得更好的性能。此外，在可行性確認過程中，基于工程的捷徑較少，因此該階段需要更大的投資。深度學習不擅長完成傳統機器視覺能夠很好處理的簡單明確標準的許多測試。沒有對這些進行擴展，因為使用傳統機器視覺的簡單建議涵蓋了這些情況。我們也沒有在所
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工業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；手動調節光圈檢查是否靈活。若電機驅動異常，檢查驅動電路或更換對焦馬達。嚴重損壞需更換鏡頭，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。對于協議問題，需確認相機與采集卡的匹配性（如波特率、數據格式），升級固件或驅動。

4.用示波器檢測電源紋波，更換符合規格的穩壓電源。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，建議由專業技術人員操作。

作用。越來越多的制造工廠正在安裝多個機器視覺檢測系統，以覆蓋整個生產鏈，確保比以往更高的質量水平。制造環境中這些不同系統之間一致信息的自動交換是系統集成的本質，
就是為什么相機傳感器和新的機器視覺應用往往會推動光學領域并行進步的原因之一，光學供應商必須隨著機器視覺技術的進步而不斷發展。為新的大幅面傳感器設計光學器件“我們一直看到機器視覺應用的分辨率不斷提高，MORITEX 北美公司總裁 Jason Baechler 表示同意。“在為越來越大的傳感器設計光學器件時，存在一些挑戰，特別是當像素尺寸/間距相當大時。小，”他說。“兩個主要挑戰是控制鏡頭/光學器件的尺寸和成本，以與使用此類新傳感器的相機保
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圖像表示。圖 1 ：機器視覺計算成像中的光度立體利用多角度照明來提取高度與周圍表面不同的特征。| 圖像：Smart Vision Lights 與更復雜的 3D
格。這類似于向學生介紹一門學科并讓他們多次復習材料直到他們理解。然而，人工智能需要專注于特定的主題。訓練的重點不是訓練人工智能軟件能夠識別攝像頭看到的一切并識別車輛，而是只關注車輛。通過識別汽車、卡車或摩托車的外觀，人工智能程序將知道在圖像中尋找可能的目標。有了這個底線，人工智能軟件可以忽略現實世界交通成像環境中可能出現的所有其他問題。計算機視覺的價值雖然人工智能可以為視覺系統提供新功能，但它并不是的選擇。傳統的計算機視覺軟件可以為
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