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總圖像的 10% 到 20%，驗證集占總圖像的 5% 到 10%總圖像數。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
并大大提高了光學系統的成像性能。”隨著先進解決方案的不斷擴展，機器視覺應用不斷涌現，包括機器人和自主機器領域。動態范圍的增加使自動駕駛汽車變得更加強大，并且機器人現在能夠執行多任務。在零售應用中，它們可以同時識別產品中斷、安全隱患和標簽差異。與大多數機器人一樣，它們可以自動執行繁瑣、重復的任務，從而將人才解放出來，用于需要更多細微差別和判斷力的更高價值任務。除了新應用之外，現有應用還受益于利用更大格式的大格式光學器件所實現的更大吞吐量。
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工業相機不成像原因

1.傳感器損壞：工業相機的圖像傳感器（CMOS/CCD）可能因靜電擊穿、物理撞擊、長期高溫工作或供電異常導致損壞，表現為全黑/全白圖像或異常噪點。

2.鏡頭或光圈故障：鏡頭光圈卡死、鏡片污染/碎裂，或電機驅動故障導致無法對焦/進光，成像模糊或全黑。機械結構磨損或異物進入也可能導致故障。

3.數據接口接觸不良：接口氧化、線纜斷裂、焊點脫落或協議配置錯誤導致信號傳輸中斷，相機雖通電但無圖像輸出。

4.電源模塊故障：電源電壓不穩、電容鼓包或穩壓芯片燒毀，導致相機供電不足（如12V/24V輸入異常），表現為反復重啟或成像花屏。

5.FPGA/圖像處理芯片故障：主控芯片（如Xilinx FPGA）因過熱、電壓沖擊或程序崩潰導致邏輯功能失效，相機無法處理傳感器原始數據，輸出異常圖像或死機。

毫無疑問，與人工檢查甚至基于預定義規則的經典機器視覺方法相比，基于圖像的自動化人工智能質量控制具有許多優勢。如此多的好處 - 那么為什么該技術仍處于發展的早期階
的一部分。2010 年代初，低成本、高功率 LED 的出現使得許多更合理的照明解決方案成為可能。在大功率 LED 成為主流之前，應用照明通常價格昂貴、笨重、閃爍、脆弱，并且隨著的推移會急劇變暗。LED 提供了一種經濟且可靠的方式，可以在相機視野中獲得不同波長或顏色的光。燈光顏色取決于應用。用于機器人引導的定位對象初僅在 2D 中，僅提供 X、Y 和滾動。即使在今天，由于重力的作用，許多視覺引導機器人應用都是二維的。這是因為在許多應
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工業相機不成像維修方法

1.首先檢查傳感器供電是否正常（參考相機手冊測試電壓），若供電正常但仍無成像，需更換傳感器模塊。更換時需防靜電操作，并確保新傳感器與相機固件兼容。

2.清潔鏡片并用氣吹清除灰塵；手動調節光圈檢查是否靈活。若電機驅動異常，檢查驅動電路或更換對焦馬達。嚴重損壞需更換鏡頭，安裝時注意法蘭距匹配，避免機械干涉。

3.更換高質量線纜并重新插拔接口；用萬用表檢測信號線通斷。檢查接口PCB焊點是否虛焊，必要時重新焊接。對于協議問題，需確認相機與采集卡的匹配性（如波特率、數據格式），升級固件或驅動。

4.用示波器檢測電源紋波，更換符合規格的穩壓電源。拆機檢查主板電容是否漏液，更換同型號電容。若DC-DC模塊損壞，需更換電源管理IC（如TPS系列），并檢查周邊電路有無短路。

5.檢查芯片散熱是否良好，重新涂抹導熱硅脂。測量核心電壓（如1.2V/3.3V）是否正常。若硬件正常但無輸出，嘗試重新燒寫FPGA固件。若芯片物理損壞，需更換并校準，建議由專業技術人員操作。

組成的機器視覺市場中，價值添加的合作伙伴，甚至制造商 - 所有這些都主要關注廣泛的垂直市場中的工業自動化任務 - “人工智能”一詞通常指的是支持工業自動化和檢查
模型可能會轉移到功能較弱的處理器上進行運行時執行，這稱為“推理”。 圖 2 ：FSI Technologies 圖 2 顯示了結果的可用顯示之一，即“熱圖”，它對需要預測的區域進行了陰影處理。該模型認為有缺陷。請注意，它成功識別了缺陷區域，并且能夠忽略大量和多樣性的非缺陷暗區域。深度學習的主要優勢是巨大的：它能夠完成使用傳統機器視覺不可能、不可行或相對更困難的檢查。我們使用了一個常見的“差異化”例子。它擅長的其他一些領域是涉及多個加權變
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提供了一種經濟且可靠的方式，可以在相機視野中獲得不同波長或顏色的光。燈光顏色取決于應用。用于機器人引導的定位對象初僅在 2D 中，僅提供 X、Y 和滾動
今天我們正在處理復雜的集成系統。這些信息來自二級控制系統，其中會中繼生產、生產中零件的詳細信息等詳細信息。當與 PLC 集成時，系統可以追蹤生產的零件數量。日并登記該批次中不合格零件的數量。稍后，系統將可以追溯當天的數據，了解零件被拒絕的原因、問題是什么、被拒絕的零件是什么樣子，甚至是有關其尺寸和尺寸的詳細信息。這種詳細程度對于生產線主管研究缺陷并糾正問題原因很有用。沿著鏈條向上，我們甚至可以通過網絡技術或移動技術創建界面，工廠經理可以
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