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時很難準確理解“AI”指的是什么。使用深度學習進行區分和(例如缺陷檢測)的通用機器視覺軟件和組件繼續得到采用,并且在許多情況下,深度學習作為更廣泛的庫或軟件實現
任何為嵌入式設備編寫過應用程序并必須設置必要的開發環境的人都知道,這需要大量的先驗知識。不僅涉及建立開發系統和邊緣設備之間的交互的知識,還涉及如何處理接口、通信協議、調試器、工具鏈和 IDE(集成開發環境)的知識。新一代基于人工智能的設備的潛在功能不僅會改變創建圖像處理任務的方法,還會帶來新的用例。這反過來又將使全新的用戶群體接觸到視覺和人工智能。對于這些新的目標群體來說,進入嵌入式視覺世界的門檻仍然太高。設備制造商需要牢記這一目標:任
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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。

范圍,盡管新的智能相機產品充分利用了這項技術。正如前面所提到的,軟件的一個明顯的趨勢方向是通過易于配置的系統和打包解決方案來針對特定的應用程序用例,我們可以預期
流經的管道的大小。隨著相機制造商不斷通過更小的像素尺寸、越來越高的像素數和更高的幀速率來突破分辨率的極限,設計人員必須不僅僅關注每秒的幀數。相反,帶寬可以通過分辨率 x 幀速率 x 位深度來計算。數據帶寬歸結為將像素/秒乘以幀位深度來計算總兆位/秒 (Mb/sec)。幀大小越大、速度越高,數據管道需要越大。如果帶寬受到限制,請考慮降低幀速率和/或圖像大小。帶寬(和電纜長度,見下文)很大程度上取決于物理接口電纜和相關芯片的物理特性。全球主
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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。

整需要高水平的專業知識和大量才能提供運行良好的系統。為此,機器視覺軟件供應商開始提供工具來執行一系列常見應用,例如光學字符識別 (OCR)、校準、測量、珠子檢查
程的早期階段可能是增強,通過對訓練圖像進行微小的變化來創建更多的圖像。試驗的一些設置被放入深度學習機器視覺軟件中,然后啟動處理器和軟件來訓練自己正確識別好零件和壞零件。有了一臺速度快的電腦,尤其是具有相當強大的 GPU(圖形處理單元)的情況下,該過程可能需要的數萬億次操作可能“僅”幾分鐘或幾個小時即可完成。完成后,然后使用尚未訓練的預留圖像進行測試。如果不成功,則對設置或圖像進行更改,然后重復該過程。成功后,它生成的內容稱為“模型”。該
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和制藥領域,其應用范圍包括降低交叉污染的可能性識別細胞異常。玻璃層的缺陷會使細胞更容易破裂。| 由 Teledyne 提供什么是自動檢測?自動檢測使用數字或計算機輔助檢測來測量和分析組件。自動化可用于操縱對象、收集測量結果或根據規范評估組件。自動化檢查的一個特定子集稱為自動光學檢查或 AOI,它專注于視覺檢查。AOI 系統可以在不到一秒的內獲取數百萬個數據點,然后用于目視檢查和精密測量。盡管 AOI 通常被稱為印刷電路板 (PCB) 檢
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