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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
森說。“結果是，許多相機公司被迫推遲某些相機型號的制造，并重新設計其他型號，從而造成更大的延誤。愿景與 工業相機維修與 傳感器 | 使用 AI 視覺進行系統集成質量檢查 在開始使用之前需要了解什么。：Heiko Seitz 圖片：IDS Imaging Development Systems GmbH 2023 年 3 月 8 日 ?聽起來很簡單！只需很少的努力和培訓，人工智能就能學會識別產品需求。劃痕、裂紋、形狀缺陷和其他物體錯誤都能
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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。

護膠是透明的，這使得其他光學計量系統很難檢查膠水的尺寸或缺陷。利用LCI進行非接觸式光學檢測，您可以在固化前測量和檢查 3D 膠水高度和體積，從而防止出現膠
器人指導市場產品經理 Nick Longworth 說道系統。“從較深的料箱、傳送帶和貨架上吊起重型零件的簡單而重復的任務一直是長期背部受傷、事故和效率低下的主要原因。”有幾種不同的機器人引導系統使用不同類型的機器視覺技術為生產過程提供靈活性。這些自動化解決方案還可以為您提供業務所需的改進，以獲得物料搬運操作的靈活性。機器人自動化零件拾取無需將零件放置在料箱或托盤中，從而大限度地延長零件處理的正常運行。借助 PLB 視覺系統，您將
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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。

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
量方面，但 AGV 和現在的 AMR 的使用對客戶的體驗質量和對公司的整體看法。機器人幫助將產品通過倉庫移動到需要的，無論是將原材料運送到生產線還是將托盤裝載到拖車上進行運輸。消費者對當日送達或次日送達的期望越來越高常態。因此，電子商務和零售組織越來越關注構建、靈活和自動化的供應鏈流程，以滿足客戶的期望。采用倉庫自動化技術來實現更快、和動態的訂單履行是供應鏈運營自動化和更新生產能力的主要目標之一。這一趨勢一直在快速增長，并且隨著
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爾瑪等公司在自動化倉庫中使用門戶系統，貨物通過傳送帶從接收區域傳送以履行訂單。然而，傳送帶上包裝尺寸的變化，存在問題，因為入口與線的距離和高度是固定的。大盒子或
的特征。在單圖像采集中，特征相對于附近表面顯得明亮。這種照明技術廣泛應用于機器視覺中，以有效檢測表面特征和缺陷。然而，當使用來自不同角度的照明采集一系列圖像時（圖 1），可以使用陰影形狀算法組合生成的圖像，以獲得特征相對高度的未校準 3D 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 成像系統不同，生成的光度立體圖像通常是
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