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且在某些行業中仍然進行手動檢查。哪些行業使用自動檢查？自動檢查在半導體芯片等極小、薄型零件的制造中無處不在。但對于較大的物體，例如汽車發動機或變速箱中的許多鑄造
以及實施和優化它的熟練人員。然而，今天的公司明智地開始了他們的機器學習之旅，因為他們知道，通過采取謹慎的小步驟，可以成功地走更多的里程，以便安全地到達目的地：人工智能驅動的質量管理。請考慮以下佳實踐：1. 從一個問題開始。在部署 ML 驅動的質量管理（或任何與此相關的 ML 項目）之前，請確定您希望實現的目標。是要以極高的統計準確性來預測產品缺陷的可能性，還是要識別造成企業風險的制造車間行為？一旦確定了目標，您就可以逆向尋找解決方案。
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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。

能需要具有高應力耐受性和低彎曲半徑的電纜。另一個考慮因素是該接口是否可以在光纜中輕松實現。電纜長度：根據規格，不同接口的電纜的大長度有很大不同。如前所述，某些
照明，但在需要尋找銳利邊緣時會產生困難，因為來自銳角的光線會從邊緣反彈，導致邊緣對比度損失。然而，對于目標和測試圖案，這種技術往往是理想的，因為它提供了非常均勻的照明，可以非常準確地評估成像系統的性能（圖 2）。圖 2. 漫射背光照射到不透明物體 | 圖片：愛特蒙特光學 當專門使用具有遠心背光的遠心鏡頭時，可以消除這種對比度損失。這種背光圍繞與遠心透鏡類似的概念，因為離開照明器的主光線將平行于光軸。遠心度圍繞著主光線與光軸平行的想法。這
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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。

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展，大型零件的制造商可能會受益于自動化檢測的好處。從半導體和消費電子產品，到汽車
物體，與 USB 接口相比，與更快的數據傳輸速率相關的 GigE 接口可能是更好的選擇，特別是對于實時視頻捕獲。通常，USB 為相機供電。默認情況下，大多數 GigE 接口不為相機供電。然而，一些 GigE 接口可以利用以太網供電 (PoE) 或輸入/輸出連接 (GPIO)。這些 PoE 和 GPIO 接口需要額外的布線和電源。傳感器尺寸決定了系統的 FOV 和主放大倍率 (PMAG) 的大小。圖 1 顯示了傳感器格式的命名約定，該命名
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一項技術，因為它是新的炒作，或者因為您聽說如果它不在您的自動化計劃中，您就會被拋在后面，這肯定會導致災難。根據每個應用程序的功能和商業需求評估技術的功能和適用
鏡頭的商用光學眼鏡較少。這些玻璃通常具有低色散，色散隨著波長的增加而進一步降低，因此可能需要一些更昂貴的高色散特種玻璃元件來生產消色差透鏡。結晶紅外材料，如硒化鋅和氟化鈣，提供高色散性能，但它們的機械強度遠不如玻璃，而且價格也更高，因此大多數短波紅外鏡頭仍然由帶有抗反射涂層的玻璃制成。水在短波紅外區域強烈吸收光，從而在農業和農業中產生大量水分分布檢測應用，以及檢查瓶子中水性液體的填充水平。硅對短波紅外輻射的透明度使得能夠進行地下半導體和
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