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中斷、熟練勞動力短缺、經濟不確定性和通貨膨脹（按順序）是各自公司面臨的大直接挑戰。終，商業上的主要趨勢似乎是需求仍然很高，因為制造業尋求通過實施自動化繼續提
物體，例如汽車發動機或變速箱中的許多鑄造、鍛造和機加工零件，情況并非如此。據 Metrology News 報道，只有約 20% 的制造工廠依靠自動化流程來檢測中型和大型零件，這給一些制造商帶來了重大問題。為了對這些類型的制造零件實施穩健的自動化檢測流程，需要高速、高精度地測量形狀不規則性，同時完全不受工廠車間環境光的影響。然而，滿足這些要求的在線測量設備直到近才出現，因此制造商仍然主要依靠人眼進行此類檢查。隨著自動化檢測設備的不斷發
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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。

作，而不是更努力地工作”這句話賦予了新的含義。訣竅是避免采用以模型為中心的方法，而是采用以數據為中心的方法。不要調整模型來處理不合格的數據。相反，使用高質量數據
有視覺就不可能完成或成本過高的任務。2D 和 3D 用戶界面在易用性方面的進步繼續使 VGR 應用程序的開發和部署更加。人工智能等新技術在新應用的開發中也發揮著重要作用，有助于推動VGR的增長。愿景與 工業相機維修與 傳感器 | 深度學習 深度學習可以改善我的制造流程嗎？通過應用以數據為中心的方法的深度學習，用戶可以通過快速、準確的自動檢測來簡化具挑戰性的制造步驟。：楊凱 圖片：落地人工智能 2023 年 5 月 2 日 作為人工
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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。

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上非常有用，這意味著像素尺寸小于鏡頭的聚焦光斑尺寸。例如，“材料選擇有助于降低成本，同時提高專為 IR-SWIR 傳感器設計的鏡頭的性能，”他說。“液體透鏡可以
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