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愿景與 自動化中的傳感器質量| 質量 4.0 質量 4.0 時代來臨 行業(yè)變革正在發(fā)生。：Milton Krivokuca 博士，2023 年 4 月 20 日 ?質量 4.0 的概念不斷發(fā)展。這個主題繼續(xù)引起人們的興趣，但迄今為止，具體活動的記錄所反映的進展少于預期。我對已發(fā)表的白皮書和對同事的采訪的非正式觀察表明，質量正在朝著質量 4.0 的方向發(fā)展，但速度非常緩慢。我正在分享我的經(jīng)驗，作為質量知識體系的基本要素如何應用于非- 傳統(tǒng)
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工業(yè)相機黑屏原因

1、電源供應故障：相機未獲得所需穩(wěn)定電壓或電流?？赡茉虬娫催m配器損壞、供電線纜斷裂/接觸不良、相機內(nèi)部電源模塊故障、輸入電壓不足或波動過大。

2、信號傳輸鏈路中斷：圖像數(shù)據(jù)或控制信號無法從相機傳感器傳輸至輸出接口或主機。涉及傳感器排線松動/損壞、內(nèi)部主板連接器故障、圖像處理芯片虛焊/損壞、視頻輸出接口物理損壞。

3、圖像傳感器或主板核心故障：相機核心部件嚴重損壞導致無法成像。包括CMOS/CCD傳感器因物理沖擊、靜電（ESD）、過熱或老化失效；主板上的FPGA、圖像處理器、內(nèi)存等關鍵芯片損壞；主板因液體侵入、過壓燒毀。

4、固件損壞或丟失：相機的內(nèi)部操作系統(tǒng)因異常斷電、寫入錯誤或存儲芯片故障導致崩潰或丟失，致使相機無法正常啟動和成像。

5、接口協(xié)議或觸發(fā)配置錯誤：雖非完全硬件“損壞”，但硬件配置錯誤導致無圖像輸出。如：選擇錯誤的物理接口模式、外部觸發(fā)線連接錯誤導致相機持續(xù)等待觸發(fā)信號、硬件觸發(fā)信號不滿足要求。

動化”解決方案的人來說是難以承受的。然而，對于客戶來說，了解可以，非常重要，并且應該是在項目一開始就制定的路線圖。這一總體計劃允許未來在數(shù)字化過程中進行擴展，并
通過所選的設備接口提供結果。之后，用戶被告知根據(jù)所選用例上傳哪種圖像以及如何標記它們。然后，“訪談模式”軟件將從帶有注釋的圖像中創(chuàng)建合適的數(shù)據(jù)集，然后訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。只需幾個步驟，即可在云端創(chuàng)建完整的嵌入式視覺應用程序，用戶可以直接在相機上上傳、和運行該應用程序。通過這種方式，可以完全實現(xiàn)許多簡單的用例。圖 2. AI 相機運行多個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來定位場景中的多個不同類型的對象。圖片：IDS Imaging Development Sy
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工業(yè)相機黑屏維修方法

1.使用萬用表測量電源適配器輸出端電壓電流是否達標且穩(wěn)定。檢查輸入插座電壓。測試供電線纜連通性，更換可疑線纜，確保接口插接牢固無氧化。若外部供電正常，需拆機檢查內(nèi)部絲是否熔斷，目測電源模塊有無燒毀痕跡。更換損壞元件或整個電源模塊。

2.重點檢查相機內(nèi)部傳感器到處理板的柔性排線，重新插拔確保到位，更換明顯破損線纜。檢查視頻輸出接口有無針腳彎曲、斷裂、異物或氧化。清潔或更換接口。若連接完好，可能主板故障。需專業(yè)設備重焊或更換芯片/主板。

3. 排除電源和傳輸問題后，此可能性高。觀察傳感器表面有無明顯裂痕、污漬。 如有條件，用同型號好板替換主板或整個相機頭測試確認。

4. 查閱手冊，按廠商指引通過特定按鍵組合或工具軟件嘗試進入恢復模式，若恢復失敗，可能是存儲固件的Flash芯片物理損壞。需拆機找到該芯片，用編程器讀取驗證，損壞則需更換同型號芯片并重新燒錄固件。

5. 仔細檢查相機上的物理撥碼開關、跳線帽設置，確保與實際使用的接口協(xié)議和模式嚴格匹配。若使用觸發(fā)模式，確認觸發(fā)信號源工作正常，信號類型、電壓、極性符合相機要求。測量觸發(fā)線是否導通，信號是否到達相機接口。

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宣布推出基于 Teledyne e2v 的 67M 和 37M 單色和彩色傳感器的全新 Genie? Nano-10GigE M/C8200 和 M/C6200
切實際。為了解決這一挑戰(zhàn)，公司可能會選擇使用雙條線燈。這些類型的產(chǎn)品具有智能功能，是前兩個挑戰(zhàn)的組合，它們無縫地協(xié)同工作，提供必要的視場和強度，使線掃描相機成為實用、經(jīng)濟的解決方案。此外，如果使用區(qū)域掃描相機或稍后升級到，照明很容易適應新技術。雙條燈可以通過藍牙進行連接，以隨著線路隨的推移而改變強度、FOV 等。隨著行業(yè)要求更高的速度、更少的投入，機器視覺提供了一種解決方案。在研究適合您的應用的解決方案時，請務必考慮光強度、FOV
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機器視覺圖像處理的主要工具。機器視覺圖像處理（如圖 1 所示）由一系列過程組成，通常從預處理開始，然后進行分割、特征提取和解釋。預處理使用將圖像轉換為圖像的算法
決定性閾值就可以定義得越清楚，以便在以后的生產(chǎn)操作中盡可能少地生成錯誤識別的 GOOD 或 BAD 情況。測試期間確定的 GOOD 概率的方差也有助于優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境。畢竟，環(huán)境條件和不相關圖像內(nèi)容的變化越小，人工智能分析中的相關顯著特征就越具體。圖 1 使用已知錯誤類別的測試數(shù)據(jù)對經(jīng)過訓練的 CNN 進行驗證，一方面顯示了網(wǎng)絡識別錯誤的能力如何，另一方面顯示了結果的差異程度。令人難以置信的可解釋性事實是，人工智能質量決策無法通過一組明確定
isaydga