碰到传感器 看见这个表示你传感器很脏！教你安全快速清洁方法

看见这个表示你传感器很脏！教你安全快速清洁方法

编辑 ⎜ 江寒山 翻译⎜小可

出品 ⎜ 影像视觉（微信ID：yxsjzz） 转载请联系授权

“天空部分那些黑斑是什么？”

这是涉及传感器污染被问到的最多的问题之一。很多人不知道这是因为传感器上有灰尘。

还有人以为这跟他们镜头上的一点点灰粒有关，这倒也是合乎逻辑的，但在镜头上需要相当大的一块灰尘才能在照片中显示出来，尤其是灰尘出现在镜头前端的情况下。

要知道传感器是否脏了，您需要知道图像中传感器灰尘的样子，比如下面这样：

如何检查你的传感器上是否有灰尘呢？

首先，给你的相机换上50mm或更长的镜头，如果你使用的是变焦镜头，也请拧到50mm或更长的焦段上。

接着，找到一个均匀浅色的背景，比如蓝色的天空、白色的墙壁甚至一张纸，选项很多。

将镜头设置为手动对焦，然后调节变焦环让画面虚焦。这么做是为了让灰尘更加突出，我们这是要找灰点而不是为了把照片拍清楚。

如果后期再给照片加上一点动态模糊效果就更好了。

我通常使用把焦点放在无限远，然后来拍我的白色柜子。

下一步，在相机上将曝光模式设置为av，iso为100，以及非常重要的，将光圈调到最小，至少是f / 22，在大光圈下拍摄你可能会找不到哪里是灰尘造成的暗斑。

如果您的传感器确实脏了，这样设置后你将在测试照片中看到斑点。

请记住，传感器上的灰尘位置与它在图像中出现的位置完全相反（请自行脑补小孔成像原理）。

我不会因为传感器上有两三粒灰而感到焦虑，但是如果落了不少灰影响到成像了，那我肯定会采取措施去清理。

怎么清理呢？

相机厂商会为您提供传感器清洁服务，不过我送去维修点清理过的最后一个传感器比我送给他们之前还要脏，从那以后我就决定以后都自己清理了。

大家不要觉得清理传感器这个事情很危险，经验告诉我恐惧是没有必要的，但有些耐心和谨慎是需要的。

虽然我们称之为“传感器清洁”，但实际上我们清理的是位于传感器顶部的低通滤镜。

在清理之前，相机中需要充满电的电池。如果电池没有充足的电量，相机可能不允许进入传感器。

你也应该找到一个干净、光线充足的工作区。由于相机传感器将完全暴露，所以您需要避免新的灰尘落到上面。

通常有相机设置里有一个菜单选项授权照相机上的“清洁传感器”。

找到它，选择它。如果您听到反光板抬升，则您的相机已准备就绪。否则，您的相机需要按下快门按钮才能进入传感器。

我的第一个传感器清洁步骤是一个非接触式的，用小气吹将空气吹到传感器上。这种方法损坏的风险很小，但清洁能力也很弱。小心不要让小气吹的前端碰到传感器或其他易碎部件上（如百叶窗）。我通常连着喷8到10下。

如果使用小气吹后结果并不令人满意，可以改用清理传感器专用的刷子。

这类刷子有很多种，除了最基础的毛刷外还有带电荷的（靠静电吸附灰尘）和带压缩空气装置的，后面这两种要稍微贵些。

另一种方法是使用传感器清洁棉签。清洁液配合传感器清洁棉签是很好的方法，但我发现使用这种方法后需要花大力气用小气吹把残留的棉绒从传感器上清除掉。如果传感器上有严重的污垢，我一定会使用这种方法。

气吹/刷子+清洁棉签的组合可以应对95%以上的传感器污染情况。

清洁完成之后关闭相机电源并尽快重新安装镜头，以防止更多灰尘进入相机。将刷子存放在保护盒中好好保存，因为两个月之后，你又得用到他们啦。

最后再提两点，非常重要的两点：

一、清洁过程中相机机身朝下，利用重力可以让灰尘更容易掉出来。

二、千万要克制住自己用嘴去吹的冲动。你唾沫星子的杀伤力可比那些灰尘大多了。

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传感器故障怎么排除？3分钟详解传感器故障的4大分类+2大诊断方法

传感器故障主要包括：完全失效故障、固定偏差故障、漂移偏差故障和精度下降四类。

失效故障是指传感器测量的突然失灵，测量值一直为某一常数;

偏差故障主要是指传感器的测量值与真实值相差某一恒定常数的一类故障，有故障的测量与无故障的测量是平行的;

漂移故障是指传感器测量值与真实值的差值随时间的增加而发生化的一类故障;

精度下降是指传感器的测量能力变差，精度变低。精度等级降低时，测量的平均值并没有发生变化，而是测量的方差发生变化。

固定偏差故障和漂移故障都是不容易发现的故障，在故障发生的过程中会引起一系列的无法预计的问题，使控制系统长期不能正常发挥作用。

传感器的故障分类方式

1、按传感器故障程度分类

按传感器故障程度的大小可分为硬故障和软故障。

硬故障泛指结构损坏导致的故障，一般幅值较大，变化突然;软故障泛指特性的变异，幅值较小，变化缓慢。

硬故障也称完全故障，完全故障时测量值不随实际变化而变化，始终保持某一读数。通常这一恒定值一般是零或者最大读数。故障测量值大致是一条水平直线。

软故障包括数据偏差、漂移、精度等级下降等。软故障相对较小，难于被发现，因此，从某种意义上来讲，软故障危害比硬故障危害更大，其危害逐渐引起了人们的重视。

2、按故障存在的表现分类

按故障存在的表现可分为间歇性故障和永久性故障。

间歇性故障时好时坏;永久性故障失效后，不能再恢复正常。

3、根据故障发生、发展的进程分类

根据故障发生、发展的进程可分为突变故障和缓变故障。

突变故障信号变化速率大;缓变故障信号变化速率小。

4、按故障的原因分类

按故障原因可分为偏差故障，冲击故障，开路故障，漂移故障，短路故障，周期性干扰，非线性死区故障。

偏差故障的故障原因为：偏置电流或偏置电压等;

冲击故障的故障原因是：电源和地线中的随机干扰，浪涌、电火花放电，D/A变换器中的毛刺等;

开路故障的故障原因：信号线断、芯片管脚没连上等;

漂移故障的故障原因：温等;

短路故障的故障原因：污染引起的桥路腐蚀、线路短接等;

周期性干扰的故障原因：电源50 Hz干扰等;

非线性死区故障的故障原因：放大器饱和、含有非线性环节等。

另外，从建模、仿真的角度出发，可分为乘性故障和假性故障。对于偏置故障，在原信号上加上一个恒定或随机的小信号;对于冲击干扰，可在原信号上叠加一个脉冲信号;对于短路故障，信号接近于零;开路故障，信号接近传感器输出最大值;漂移故障，信号以某一速率偏移原信号；周期性干扰故障，原信号上叠加某一频率的信号。

传感器故障的诊断方法

从不同角度出发，故障诊断方法的分类不完全相同。现简单地将故障诊断方法分为：基于解析数学模型的方法和不依赖于数学模型的方法。

1、基于解析数学模型的方法

根据残差产生的形式不同，基于解析数学模型的方法可以进一步分为：参数估计法、状态估计法和等价空间法。

基于模型的故障诊断方法，是一种最早发展起来的诊断方法，同时也是一种研究、应用最广泛的诊断方法。

优点是模型机理清楚，结构简单，易实现，易分析，可实时诊断。在故障诊断领域具有重要的地位，在今后的发展中依然会是传感器故障诊断方法的主要研究方向。

缺点是计算量大，系统复杂;存在建模误差，模型的适应性差;可靠性差，容易出现误报、漏报等现象;外部扰动的鲁棒性，系统的噪声和干扰不敏感。

目前，这种诊断方法的研究成果仍然主要集中于线性系统，对深入研究非线性系统的通用故障诊断技术具有重要的意义，同时，鲁棒性问题也具有很高的研究价值。

2、不依赖于数学模型的故障诊断方法

当前，控制系统变得越来越复杂，由于实际中很难建立控制系统的精确解析数学模型，当存在建模误差时，基于模型的故障诊断方法将出现误报、漏报等现象，因此不依赖于模型的故障诊断方法受到了人们的高度重视。

不依赖数学模型的方法的优点是不需要对象的准确模型，并且适应性强。其缺点是结构复杂，难于实现。

这种不依赖于系统模型的故障诊断方法可分为基于数据驱动的方法的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于离散事件的方法等。

2.1 基于数据驱动的方法

基于数据驱动的方法有两大类：信号处理方法和统计方法。

常用的一些基于信号处理的故障诊断方法有：绝对值检验和趋势检验，利用Kullb ack信息准则的故障检测，基于自适应滑动Lattice滤波器的故障检测方法，基于信号模态估计的故障检测方法相关分析法、小波分析方法和信息融合方法等。

2.2 基于知识的方法

基于知识的故障诊断方法协可分为基于症状的故障诊断方法和基于定性模型的故障诊断方法两种。

2.3 基于离散事件的方法

基于离散事件的故障诊断方法是近年来发展起来的一种新型故障诊断方法。其基本思想是：离散事件模型的状态既反映正常状态，又反映系统的故障状态。

随着理论研究的进展和技术水平的不断提高，传感器故障诊断的研究会更趋于实用化，一些在实际中遇到的问题会逐步得到解决。

（来源：网络）

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