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屬氧化物半導體 (CMOS) 圖像傳感器在圖像質量和像素尺寸方面的顯著改進。在不到 15 平方毫米的區域內容納近 2500 萬像素，同時比前幾代更大的傳感器提供
隱藏的數據模式，從而增強質量和安全專業人員的能力。人類大腦或眼睛不可能吸收這些信息。作為人工智能的一個子集，機器學習可以自動構建分析模型。通過機器學習，算法從所訓練的數據中學習，識別模式并以少的人為干預做出決策（盡管人類推理始終需要成為方程式的一部分）。數據分析和機器學習 - 比較傳統數據分析集成到 QMS 中提供了有效使用數據驅動決策的所有構建模塊。用于質量管理系統的現代數據分析解決方案包含一個數據湖，其中包含來自 QMS 的所有關
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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。
專家也可以訓練系統，從而顯著降低成本。深度學習軟件已經改進到可以比任何傳統算法更好地對圖像進行。然而，對于不需要太多變化的可預測性檢測應用，使用傳統視覺算法來降
了三倍。手動檢查需要 3 到 15 分鐘，每次檢查都會占用實驗室技術人員的其他任務，肖特需要一種快速有效的方法來提高容量。檢查實驗室的可用空間有限，實驗室技術人員在同一工作空間中，傳統的非協作工業自動化是不可能的。另一個復雜問題集中在該公司的透射光譜儀的極端靈敏度上，這是一種用于記錄玻璃光學特性的測量設備。這需要使用極其靈敏的夾具進行自動化，這些夾具可以插入和取出樣品，而不會對光譜儀脆弱的內部造成任何損壞。該公司成功部署了協作自動化，包
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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。
理光澤和鏡面高光中幾乎無法檢測到的裂紋在光度立體中很容易檢測到。光度立體圖像中的計算表面消除了使彩色圖像變得困難的視覺噪聲，但保留了對檢查很重要的表面細節 |
們無縫協作。圖 一系列新的可調視場燈具有三個獨立可調的光束角照明通道。與應用程序一起使用時，可以設置照明通道以產生獨特的光束角度組合，這些組合可針對各種視場要求進行優化。圖片：Smart Vision Lights（圖片可放大。）為了提供與自適應工業相機配合使用的即插即用解決方案，許多公司都設計了預構建視覺系統。除了面向未來的視覺系統之外，基于組件的視覺解決方案還可以提供相同的優勢。與預先構建的系統相比，基于組件的系統非常靈活，可以根據
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年代，這十年被許多人認為是機器視覺的黃金時代。人工智能也迎來了復興，杰弗里·辛頓 (Geoffrey Hinton)、大衛·魯梅爾哈特 (David Rume
件、新的深度學習技術、并行處理的強大功能和易用性工具的結合是這一轉變的核心。人工智能用于訓練工業相機來識別缺陷和異常。傳統上，圖像處理軟件依賴于特定于任務的算法，需要數百甚至數千張高質量的手動圖像來訓練系統。但如今，深度學習軟件可以對數量較少的對象進行，并且具有高度的可預測性。此外，憑借訓練有素的人工智能視覺系統，軟件可以快速識別圖像中具有高度可變性的目標，這通常會導致傳統工業相機出現許多錯誤。一種較新的深度學習技術稱為異常檢測，其中僅
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