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目失敗的常見原因之一。讓我們將討論范圍縮小到 2D 成像和傳統的基于規則（與深度學習）機器視覺來簡化我們的討論。您已經直觀地了解了機器視覺照明設計的一些主要概
勢 先進的成像和深度學習技術執行關鍵的包裝檢測 雖然機器視覺應用使用“分析”視覺工具數十年來已經取得了巨大成功，但深度學習能夠輕松成功地解決非常復雜的和物體檢測問題。：Navneet Nagi，David L. Dechow，2022 年 3 月 1 日 在從食品到制藥的極其廣泛的市場中，產品包裝經常采用一種極其重要的密封技術，稱為“防篡改”密封。這些機制的目的是幫助確保產品的安全、質量和保質期。受 20 世紀 80 年代初期惡意產品污
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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。

像，以執行缺陷檢測、OCR/OCV 和測量等檢查任務。具有浮雕或凹陷代碼或字符的表面也是光度立體成像的良好候選者。相似地，reo 圖像（右）。在視覺圖像的表面紋
否有劃痕、連接器是否在正確、貼紙是否對齊、文本是否打印正確、機械師之間的距離等等。基本上，我們需要找到構建過程中發生的任何異常情況。這里的問題是要快速查找的標準會變得很長。使用傳統的基于規則的系統很難處理所有極端情況，并且很難培訓新的操作員。總裝檢驗為什么選擇人工智能？通常有太多規則來識別“通過”的內容。這使得傳統的工業相機很難表現良好。另一種選擇，人工檢查對于許多公司來說非常耗時，而且對于新操作員來說很難做出一些模棱兩可的決定。通常，
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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。

適當的照明控制器來進一步簡化采集。生成的圖像包含場景的紅色、綠色和藍色內容的全分辨率表示。在軟件中，這三個圖像可以輕松組合成具有特定應用所需結構的多通道彩色圖像
3高級認證視覺專業人士計劃的新課程和更新課程也將在自動化大會上揭曉。愿景與 工業相機維修與 傳感器 | 機器視覺 101 遠心技術的進步 隨著遠心鏡頭變得更加緊湊，視覺系統的整體占地面積也將隨之縮小。：Francesco Mondadori 圖片：MrKornFlakes / iStock / Getty Images Plus via Getty Images 2022 年 3 月 2 日?機器視覺學科涵蓋在各種應用中執行自動檢查和分
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生命科學以及更傳統的工業用途中。約翰·德瓦爾 (John DeWaal) 表示，智能相機技術幾十年來一直在不斷進步，CoastIPC 總裁。例如：智能相機現在提
助的元素--如果它得到解決的話。如今，有了所有特定于視覺和特定于應用的照明選項，照明可以幫助優化工業相機的幾乎各個方面。以照明為主導各種類型的機器視覺和工業自動化系統不斷發展，這在一定程度上要歸功于構成它們的技術和組件的進步。照明就是好的例子之一。不幸的是，在某些系統中，照明可能是后、開發或資助的元素--如果它得到解決的話。如今，有了所有特定于視覺和特定于應用的照明選項，照明可以幫助優化工業相機的幾乎各個方面。以照明為主導各種類
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