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“深度學習”概念的出現，人工智能迎來了一次重大復興，現在這項技術正在廣泛的應用中。Machine Vision That LearnsToday，機器視覺市場愿
倉儲自動化程度的提高以及機器人拾放技術的進步。 變革性技術在過去幾年中，COVID-19 造成的干擾、勞動力短缺凸顯了對自動化日益增長的需求、供應鏈問題、通脹上升和政治緊張局勢。在許多情況下，這些企業沒有或仍然沒有運營業務所需的人力。幸運的是，工業相機為各種類型的公司提供了一種保持運轉的方式，同時還提高了效率并增加了收入。 例如，在 2021 年，面對不確定的經濟，北美機器視覺市場達到了訂單量創歷史新高，達到 30.2 億美元，超過了
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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。
主導機器視覺和所有類型的工業自動化系統不斷發展，這在一定程度上要歸功于技術的進步由構成它們的技術和組件制成。照明就是好的例子之一。不幸的是，在某些系統中，照明
編程的。數學算法和卷積。相反，深度學習通過分析由人類專家標記和的圖像數據庫來“編程”自身。因為深度學習軟件是以數據為中心的，它創建了一個數學模型，其中包含微小圖像變化的數據以及人類用來確定某物是“好”還是“壞”的其他線索。然后該模型用于檢查新產品的質量。通過這種方式，深度學習系統的學習方式與人類非常相似--通過從專家那里獲取知識并重復成功的操作。使用深度學習的自動檢測具有獨特的能力，能夠快速適應零件和流程的變化。這種學習能力使其成為一種
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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
入。 例如，在 2021 年，面對不確定的經濟，北美機器視覺市場達到了訂單量創歷史新高，達到 30.2 億美元，超過了 2018 年 28.7 億美元的紀錄。相
入地了解質量數據，可以輕松啟動不合格品報告，并且無需手動輸入通過數據輸入，他們簡化了問題解決跟蹤，并消除了人為錯誤的可能性。由此產生的經濟效益超出了所有人的預期，質量成本降低了 3000 萬美元，缺陷減少了 25%。制造商依靠車間 QC 數據以及 QA 系統中包含的流程和工作流程數據來降低質量風險并識別問題。將 QC 與 QA 相結合可提供從設計到交付的完整質量圖景。愿景與 自動化中的傳感器質量| 專欄 6 勢必推動 2023 年自動化
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產品，而且是未知且距離可變的物體。一個例子是移動應用程序，其中物體或成像器或兩者都可能在移動。同時，固定機器人和移動自主機器人需要變焦鏡頭的靈活性，以便在動態環
夠開發全新的圖像處理工具，使用起來更加直觀。它們已經可以用于通過機器學習將人類質量要求轉移到基于人工智能的圖像處理系統，以優化和自動化流程。通常，在此過程中不需要編寫一行源代碼，這使得人工智能視覺適合不再需要具備編程技能的全新目標群體。因此，可行性分析可以由了解產品及其特性的員工進行；因此，公司在評估階段不再需要依賴程序員和圖像處理專家。簡單得難以形容讓我們通過以下來自 IDS 客戶的應用示例來了解一下 AI-Vision 的優勢。可
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