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僅僅是眼睛所見的行業報告期望不可見成像，包括紫外線、短波紅外、IR、高光譜和多光譜在未來五年內將增長 30% 以上。近年來，隨著傳感器/相機選項的迅速擴展，成本
而言之，當我們想要預測機器視覺的個方向時，需要關注的一個地方是機器人銷售的走向。也就是說，有兩個重要的市場可能會在不久的將來成為關鍵增長領域。農業和垂直/室內農業：農業生產力的關鍵之一在于日常農業任務的自動化和減少所需原材料。后者已經出現的一個用例是使用視覺引導和激光破壞雜草的自動除草。選擇性噴霧技術中肥料的施用也利用這些技術來降低成本和化學品的使用。在垂直和/或室內農業中，機器人和機器視覺努力使過程盡可能接近完全自動化。物流/
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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。

obotics 宣布增加技術主管 Marc Boroditsky 作為公司董事會的新成員。Marc 加入 SVT Robotics 董事會，近擔任營收官
人工智能的客觀性相結合--這是全新質量范式的成功組合。愿景與 自動化中的傳感器質量| 通過 AI 視覺檢測來保護您的質量 制造商將 AI 決策支持添加到流程中的快方法之一是使用圖像比較。：Ed Goffin 圖片：Pleora Technologies 2022 年 4 月 8 日 ?包裝和包裝領域的 AI 品牌管理 LabellingDairy Distillery 是一家加拿大烈酒制造商，開創了一種利用乳制品副產品生產伏特加的獨特
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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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僅僅是眼睛所見的行業報告期望不可見成像，包括紫外線、短波紅外、IR、高光譜和多光譜在未來五年內將增長 30% 以上。近年來，隨著傳感器/相機選項的迅速擴展，成本
范圍內的反射強度光譜。該反射光譜取決于物體顏色和照明。照明由不同的光源定義，例如燈泡、日光、熒光燈或冷白光 LED。顏色傳感器檢測反射光譜并模仿人眼的原理。因此，反射光被折射到其光譜部分。簡單的方法是使用僅一部分光譜可以通過的濾波器。以下產品已證明其在顏色識別和測量方面的價值。用于顏色識別的真彩色傳感器真彩色傳感器基于的顏色識別原理。樣本由光源（在大多數情況下是白光 LED）通過光纖照明。樣品反射的光通過光纖傳輸到控制器，
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段？當前人工智能視覺的大問題之一是用戶缺乏體驗。人工智能視覺技術包含如此多的新方法和子組件，以至于公司（尤其是中小型公司）通常不知道哪些方法和子組件適合自己。
速率，在多根電纜上提供高達 100 Gbps 的傳輸速率。它還增加了電纜長度并改善了延遲。新的以太網接口卡和攝像頭技術正在推動 GigE Vision 傳輸速度標準從 10GigE 提高到 100GigE。美國標準與技術研究院 (nist.gov - 和 ASTM International () 的標準尚未發布，但正在制定中定義 3D 成像系統，包括其性能以及測試和驗證的方法和指標。這些組織還在制定 3D 成像系統選擇指南。標準對
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