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食品包裝工廠中，Kibele- PIMS 為聯合利華公司克諾爾 (Knorr) 和立頓 (Lipton) 開發并委托使用了兩個先進的全自動系統，其中機器人對盒裝湯料和茶葉進行識別、，然后將其堆放在托盤上。在改用全自動解決方案之前，食品包裝是手動的，這是一項非常累人的任務。在新的設置中，箱子每 1.5 到 2 秒到達一次，這顯著提高了盈利能力并大大減少了錯誤。鋰離子電池 (LIB) 用于智能手機、平板電腦、電動工具，以及更常見的電動汽車
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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。

出各個顏色作為顏色空間中的坐標。除了傳感器系統之外，白光 LED 集成到控制器中，使不同的傳感器頭能夠通過光纖電纜連接。對于傳統的測量任務，照明和接收器以 30
覺發展推動自動化進步 隨著業務需求的不斷增長和轉變，供應商不斷推動機器視覺技術向前發展。：Alex Shikany 所有圖片：A3 2022 年 12 月 9 日 由于能夠實現流程自動化并提高不同行業的生產力，機器視覺變得的重要。無論是在工廠車間內外，客戶的需求都在不斷擴大和發展，但供應商已經通過同步擴展機器視覺技術的能力來迎接挑戰。以下介紹了機器視覺的一些新趨勢，從技術和應用兩方面來說。這包括深度學習的重要性日益增加、物流和
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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。

毫無疑問，與人工檢查甚至基于預定義規則的經典機器視覺方法相比，基于圖像的自動化人工智能質量控制具有許多優勢。如此多的好處 - 那么為什么該技術仍處于發展的早期階
我們的視覺效果完全相同。消除透視誤差是遠心鏡頭的另一個重要優勢，在對管道等厚物體成像時特別有用。當然，只要物體處于對焦狀態，這一優勢就成立，這就引出了另一個要點：遠心鏡頭具有較寬的景深 (DOF) 區域。景深是物體距其佳焦點的大可接受位移。超過此限制，圖像分辨率會變差，因為來自物體的射線無法在探測器上產生足夠小的光點。由于光線攜帶的幾何信息分布在過多的圖像像素上，因此會出現模糊效果。由于其設計，遠心鏡頭還顯示出非常低的畸變水平?；?br /> piA2400-17gmBasler工業相機維修幫你解憂
持各種客戶應用，可實現靈活的實施，包括高精度表面掃描、特征計算和離散點測量，從而推動制造過程達到高質量水平。這些新一代“掃描單元”是通過用于機器人自動化、計量
更高的靈敏度和更低的噪聲，因此計算成像顏色保持真實，分辨率保持穩定，并且背景均勻。| 圖片：Smart Vision Lights軟件工具可以跨多個捕獲的幀將對象重新對齊到像素，甚至可以糾正旋轉變化。大多數機器視覺庫中的標準工具可以校正運動，使這些計算成像技術變得有用，即使零件在收集序列時不是靜止的或未注冊的。另一種技術是從外部跟蹤每個圖像之間零件的運動（例如，在傳送帶上），然后直接應用基于已知量的變換圖像的物理偏移。當然，在所有情況下
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