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AI Go 系列緊湊型工業相機中目前提供的第 25 個型號。其他型號包括分辨率為 2.35 或 5 兆像素并配有 GigE Vision、USB3 Vision
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。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。照明可能
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工業相機豎條紋原因

1.傳感器像素損壞或污染：工業相機的圖像傳感器因長期使用或外力沖擊可能導致部分像素損壞，或表面沾染灰塵、油污，導致豎條紋出現。此外，傳感器內部電路短路或斷路也會引發類似問題，尤其在高溫、高濕環境下更易發生。

2.數據傳輸線路接觸不良或干擾：相機與采集卡之間的數據線若接觸不良、屏蔽層破損或受到電磁干擾，會導致信號傳輸不穩定，產生豎條紋。線纜老化、彎折過度或接口氧化也會引發此問題。

3.電源電壓不穩定或噪聲干擾：相機供電電源電壓波動、濾波電容失效或電源噪聲會導致傳感器或信號處理電路工作異常，形成固定或隨機豎條紋。劣質電源適配器或長距離供電電壓衰減是常見誘因。

4.驅動電路故障：傳感器的驅動電路若出現元件老化、虛焊或芯片損壞，會導致信號同步異常，表現為規則的豎條紋。高溫或過壓可能損壞驅動IC或周邊電容電阻。

5.FPGA或圖像處理芯片故障：相機內部的FPGA或圖像處理芯片若程序錯誤、散熱不良或硬件損壞，可能導致數據解碼錯誤，生成豎條紋。固件升級失敗或靜電擊穿也會引發此類問題。

的幾何形狀，并且成像更容易實現。通常，使用單個相機，并將多個圖像上的多個照明源組合在軟件中，該軟件可以從許多機器視覺組件和軟件庫中輕松獲得并受其支持。光度立體概
么優化模型就需要三倍的數據。對于每年開發數十個項目的系統集成商來說，管理數據準確性至關重要。它需要人工智能/深度學習設計工具來識別錯誤標記的圖像以及不同專業人工標記者之間的不一致。實際上，以數據為中心的人工智能/深度學習設計方法意味著設計者關注用于訓練人工智能模型的數據的質量，而不是試圖通過改變特定值或改變用于采樣圖像和創建數據的統計方法來調整結果模型。該模型。這種方法使非程序員也能進行深度學習系統設計，同時為他們提供優化、以數據為
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工業相機豎條紋維修方法文章

1.首先用專業清潔工具清理傳感器表面。若條紋仍存在，需檢測傳感器是否損壞。通過均勻光照測試，觀察條紋是否固定。若確認傳感器損壞，需更換同型號傳感器模塊。維修時注意防靜電，避免二次損傷。

2.檢查數據線連接是否牢固，更換高質量屏蔽線纜。使用萬用表測試線路通斷，排除短路或斷路。若接口氧化，用電子清潔劑擦拭金手指。在強電磁環境中添加磁環或改用光纖傳輸。確保線纜走線避開電源線等干擾源。

3.使用示波器檢測電源輸出是否穩定，更換為工業級穩壓電源。檢查電源濾波電容是否鼓包或漏液，及時更換。在電源輸入端添加LC濾波電路或噪聲器。若為多設備共電，建議為相機單獨供電，避免負載突變影響。

4.用熱風槍補焊驅動電路相關芯片及元件，檢查有無燒蝕痕跡。使用示波器測量時鐘信號是否正常，若頻率異常則更換驅動IC。重點檢查穩壓二極管和濾波電容，必要時更換。若為模塊化設計，直接更換整個驅動板。

5.重新燒錄官方固件，確保版本匹配。檢查芯片散熱是否良好，加裝散熱片或風扇。若芯片物理損壞（如引腳虛焊、燒毀），需用BGA返修臺更換同型號芯片。維修后需進行長時間老化測試，確保穩定性

練系統。但如今，深度學習軟件可以對數量較少的對象進行，并且具有高度的可預測性。此外，憑借訓練有素的人工智能視覺系統，軟件可以快速識別圖像中具有高度可變性的目標，
之間的比較。所有圖片均由 Opto Engineering? 提供（單擊圖像可放大。）新進展光學設計的新進展突破了遠心光學器件固有的限制，創造了超緊湊的鏡頭和照明器，大大縮小了視覺系統的尺寸（圖 4） 。通常情況下，靈感來自不同的領域--天文學，特別是望遠鏡，它提供了在相對較小的空間中成像非常大的 FOV 的完美示例。由于采用折反射設計，視覺系統的整體占地面積可減少多達 50%，具體表現為：光學器件的物理尺寸減小。WD 減小。例如，
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因此相機不需要緩沖圖像數據。開發人員決定支持具有 10G 功能的舊式圖像采集卡，并采用 2 條光纖連接進行設計，從而實現 2.8 GB/秒的帶寬，并能夠將相機配
個掃描覆蓋整個零件的預設程序，按下播放按鈕，然后走開。如果您曾經嘗試過校準相機在質量和檢測應用中，您會知道從獲得正確的照明到確保相機和零件位于正確的，這是一個多么乏味的過程。一些的基于協作機器人的視覺系統已經簡化了這一過程，只需一張圖像即可校準視覺系統，這在繁忙的生產環境中可以顯著節省。 趨勢：人工智能人工智能 (AI) 通過啟用協作機器人來提高可用性執行以前認為由于產品類型、產品功能的差異而無法自動化的任務，和照明條件。人工智能
從裂縫中溜走，西屋制動不確定流程中何時何地發生了問題。此外，一些不合格品是主觀手動輸入系統的，這為人為錯誤打開了大門。通過集成 QA 和 QC，西屋制動可以更深
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