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的深度學臺。要理解人工智能在這種情況下的價值主張，了解該技術在過去幾十年中的演變會很有幫助。人工智能、機器視覺的演變，計算機視覺與深度學習被稱為“人工智能之
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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工業相機沒有圖像原因

1.鏡頭光圈/對焦設置錯誤：相機光圈全閉或對焦偏離導致無光進入傳感器。常見于手動鏡頭未調整或自動光圈驅動異常，畫面全黑無數據輸出。

2.數據傳輸接口故障：網口（GigE）、USB或Camera Link接口接觸不良、線纜損壞，或協議配置錯誤（如IP沖突），導致圖像無法傳輸至主機。

3.觸發信號未正確配置：相機處于外部觸發模式但未收到觸發信號（如光電傳感器故障），或觸發參數（脈寬/延時）設置不當，導致相機持續等待不采集。

4.傳感器或主板損壞：相機CMOS/CCD傳感器因靜電、過壓或物理撞擊損壞，或主板上的圖像處理芯片（FPGA/ASIC）故障，導致無法采集或輸出圖像。

5.供電異常或環境干擾：PoE供電不足（<15W）、電源電壓波動（如低于11V），或強電磁干擾（工業相機/電機）導致相機工作不穩定。

不同，但發散度往往在 10 度左右。這些照明器比遠心照明器更便宜、更緊湊，適用于固定焦距鏡頭，并且更容易設置。雖然背光適用于許多應用，但應該注意的是，對于不透明
準確。準直光線通常反射較少，從而消除了這種“邊界效應”。將準直光與遠心鏡頭結合使用會帶來兩個優點（圖 3）。首先，即使存在其他幾個影響因素，例如鏡頭類型、光的波長和相機的像素尺寸，DOF也可以增加高達20%至30%。其次，由于良好的光耦合，物體和光源之間的距離可以根據需要增加，而不影響圖像質量。然而，這些優點是以系統的整體占地面積為代價的：當遠心鏡頭和光源耦合時，體積會加倍。圖 4. 標準遠心鏡頭（左）與相同 FOV 的緊湊型鏡頭（右）
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工業相機沒有圖像維修方法

1.旋轉鏡頭光圈環至F值小，檢查自動光圈接線是否松動；手動調整對焦環觀察圖像變化。若使用C/CS接口鏡頭，確認后焦調節環是否鎖緊。對焦時可先用強光照射被攝物輔助判斷。必要時更換鏡頭測試。

2.更換高質量屏蔽線纜，檢查接口針腳有無彎曲。GigE相機需用廠商工具重置IP；USB相機更換主機端口或重裝驅動。Camera Link需確認幀接收器配置匹配，檢查TX/RX信號指示燈狀態。

3.在相機軟件中切換為“連續采集模式”測試。檢查觸發線纜連通性，用萬用表測量信號端電壓。調整觸發參數：設置小脈寬>10μs，延時為0。若需軟觸發，調用SDK的TriggerCommand函數手動發送指令驗證。

4檢查傳感器表面是否有污損或裂紋，清潔時使用無塵布和專用清潔劑。若主板故障，需更換核心模塊（如更換FPGA或電源管理IC）操作時佩戴防靜電手環，避免帶電插拔。

5.使用工業級開關電源，PoE相機優先選用802.3at交換機。電源線加磁環，數據線走屏蔽橋架遠離強電。測試時暫時關閉周邊電機設備。萬用表測量電源負載電壓，空載>12V但帶載<10V需更換電源。

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
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