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提高人工智能的效率和性能，從而進一步推動自動化的進步。光學和傳感器的數據和元數據對于實現數字孿生和工業 4.0 等概念至關重要。將人才解放出來，用于需要更多
幫助，結果的準確性不斷提高，機器視覺中的深度學習已變得更加主流。將狹義上用于主觀決策的深度學習的優勢與用于明確定義特征的分析視覺工具相結合，產生了一種高度可靠的混合方法來分析該應用中的熱箔圖像。特別重要的缺陷是感應加熱時蓋子松動導致密封不良。帶有松動蓋的熱密封件的熱分布圖像顯示出很大的變化，具體取決于蓋松動程度相對于完全扭轉蓋的預期的角度偏差。傳統的分析視覺工具無法達到所需的檢測率。然而，這種缺陷情況可以被定義為獨立的、狹窄的故障模式，
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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。

快的相機，則可能需要對圖像進行預處理以數字方式對齊它們。這涉及到將每個圖像上的合適特征與拍攝的張圖像進行比較，然后應用適當的平移來匹配這些特征，以進行后續的
的緩沖區，然后返回五分鐘到五個小時的記錄，逐幀分析并準確查明問題在過程中發生的以及導致問題的原因。技術如何推動更好的系統？大約三分之一Active Inspection 的大部分精力都致力于研發。我們與一些試圖突破技術極限的大型汽車和制藥公司合作。他們向我們提出了不需要在短期內解決的常見問題，但他們對未來兩到三年內的解決方案感興趣，以更好地簡化他們的生產流程。我們與這些客戶合作，為他們開發新的定制解決方案，或嘗試評估可行的方案。這些是更
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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。

。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
器視覺照明是一個廣泛的話題，但一篇簡短的文章可能會很有用，因為一些核心概念并不廣為人知。有人說“如果你不能簡單地解釋它，那么你就沒有充分理解它”，因此我們將努力省略令人印象深刻的數學和術語。我們將從三個核心陳述開始：機器視覺照明并不是“點亮它，”這是為了創造可靠的差異化，使預期的檢查計劃能夠發揮作用。對于傳統的基于規則的機器視覺（相對于深度學習），所創建的差異化通常也需要是“簡單規則”類型。機器視覺照明設計不僅僅是關于光源。它是光源、相
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索尼推出了寬帶成像傳感器，但Sischka 表示，在其上有實際的高光譜涂層之前，大多數應用將在傳感器上使用窄波長帶，例如短波紅外 (SWIR)。Sischka
要視覺協會合作編寫了一本非常有用的手冊，名為“機器視覺標準理解指南”，可從其網站的標準部分獲取。這本手冊特別有用，因為它是由標準主席整理而成，確保它更像是技術數據表而不是營銷手冊。現場端接和相機電源選項對于某些應用，例如那些具有很長電纜的應用，在現場端接電纜的便捷性可能是選擇相機接口時的一個重要考慮因素。對于很長的電纜，很難高精度地預測每個攝像機所需的電纜的確切長度。在此類應用中，設計人員可能會出于謹慎考慮而超長電纜。采用這種方法，
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