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裝和汽車制造等任務的制造商增加巨大的價值。總體而言，自動化正在不斷進步。以創紀錄的速度部署，因為它正在幫助所有行業、各種規模的公司提高生產力和全球競爭力。這里概
大。）不同的光源可以實現多種類型的照明。LED 使用壽命長，有多種顏色可供選擇，并且可以針對許多照明方案的特定配置進行強度控制。光纖照明通常使用光導將光引導到特定的空間受限的應用中。光導用于串聯照明，它集成到許多遠心鏡頭設計中。在線照明可在整個視場內實現明場照明。圖 5 顯示了使用帶有環形燈的遠心鏡頭與同軸照明之間的差異。該圖像顯示了兩種照明類型之間光束路徑的發散。通過確定應用的理想照明類型，可以大限度地減少模糊并提高圖像質量。表 2
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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。

在自動化的每一步執行特定任務和防錯。從歷史上看，機器視覺被用作生產結束時的終質量檢查。今天的目標是盡早發現錯誤或缺陷，以免浪費資源，特別是在高速和大批量的生產
證集占總圖像的 5% 到 10%。除了在要求苛刻的應用程序中之外，實踐正在轉向消除測試集，而只使用訓練和驗證集。在這種情況下，驗證集應占圖像總數的 10% 到 20%。傳統機器視覺應用還需要一組圖像測試來證明視覺系統TEM 的可靠性。該測試集的大小取決于特定的應用程序，并且需要足夠大才能具有統計顯著性。假設 DL 驗證或測試集需要具有同等的統計顯著性（即與傳統機器視覺的測試集相同數量的圖像），那么訓練圖像集需要是測試/驗證圖像集的 4
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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

快的相機，則可能需要對圖像進行預處理以數字方式對齊它們。這涉及到將每個圖像上的合適特征與拍攝的張圖像進行比較，然后應用適當的平移來匹配這些特征，以進行后續的
傳感器系統的檢測性能有四個常見原因：1。在數據密集型應用中使用智能 3D 快照傳感器或 3D 線輪廓儀來實現更快的檢測周期。在大型或復雜目標在高速傳輸系統上移動的生產線上，大限度地縮短周期（即傳感器掃描目標、應用測量和執行控制決策所需的）對于保持一致的度至關重要產品驗證和大吞吐量目標.2。提高測量工具在復雜檢測任務中的速度。在這些情況下，智能視覺加速器能夠將應用于大型數據集的關鍵測量算法的輸出速度提高高達 2-3 倍。例如，已證
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趨勢是這些組件針對特定市場的進步，特別是近年來的物流和倉儲。”在高水平上，相機變得越來越快，后端內存越來越大，傳輸協議變得越來越快、越來越緊湊，迪克森說。“質量
，圖像數據用于處理、分析和測量圖像的某些特征。隨著機器視覺相機不斷進步，分辨率更高，新技術能夠捕捉快速移動的物體，自動化檢查變得更加和復雜。軟件和處理算法也在不斷改進，導致人工智能 (AI) 和深度學習的使用不斷增加，從而改變了自動化檢測的面貌。奧迪 e-tron 在布魯塞爾二氧化碳中和工廠進行生產：電池模塊控制器和布線終驗收。（奧迪公司所有）| 資料：奧迪提供 AOI 是如何工作的？AOI 是光學、機械、電子控制和軟件的集成，取
率和近紅外校正以及人工智能和機器學習，這種類型的鏡頭可以成為實現更高級別識別和識別任務的強大工具，例如缺陷檢測、光學字符識別 (OCR) 和自動車牌識別。此類應
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