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使用好的示例來訓練網絡。在這種情況下，網絡會識別什么被認為是正常的，并將該數據集之外的任何內容識別為異常。異常檢測工具可以將深度學習擴展到以前無法利用其優勢的新應用程序。包含異常檢測有助于減少訓練系統所需的工程工作。如果他們擁有數據，即使非專家也可以訓練系統，從而顯著降低成本。深度學習軟件已經改進到可以比任何傳統算法更好地對圖像進行。然而，對于不需要太多變化的可預測性檢測應用，使用傳統視覺算法來降低系統的處理能力是有利的。檢測太陽能電池
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工業相機沒有圖像原因

1.鏡頭光圈/對焦設置錯誤：相機光圈全閉或對焦偏離導致無光進入傳感器。常見于手動鏡頭未調整或自動光圈驅動異常，畫面全黑無數據輸出。

2.數據傳輸接口故障：網口（GigE）、USB或Camera Link接口接觸不良、線纜損壞，或協議配置錯誤（如IP沖突），導致圖像無法傳輸至主機。

3.觸發信號未正確配置：相機處于外部觸發模式但未收到觸發信號（如光電傳感器故障），或觸發參數（脈寬/延時）設置不當，導致相機持續等待不采集。

4.傳感器或主板損壞：相機CMOS/CCD傳感器因靜電、過壓或物理撞擊損壞，或主板上的圖像處理芯片（FPGA/ASIC）故障，導致無法采集或輸出圖像。

5.供電異�；颦h境干擾：PoE供電不足（<15W）、電源電壓波動（如低于11V），或強電磁干擾（工業相機/電機）導致相機工作不穩定。

系統，也不需要單獨的培訓平臺。這大大降低了投資風險。直觀的用戶界面和易于理解的工作流程和向導也可以為在人工智能或圖像處理和應用程序編程方面還沒有太多經驗的用戶創
并大大提高了光學系統的成像性能�！彪S著先進解決方案的不斷擴展，機器視覺應用不斷涌現，包括機器人和自主機器領域。動態范圍的增加使自動駕駛汽車變得更加強大，并且機器人現在能夠執行多任務。在零售應用中，它們可以同時識別產品中斷、安全隱患和標簽差異。與大多數機器人一樣，它們可以自動執行繁瑣、重復的任務，從而將人才解放出來，用于需要更多細微差別和判斷力的更高價值任務。除了新應用之外，現有應用還受益于利用更大格式的大格式光學器件所實現的更大吞吐量。
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工業相機沒有圖像維修方法

1.旋轉鏡頭光圈環至F值小，檢查自動光圈接線是否松動；手動調整對焦環觀察圖像變化。若使用C/CS接口鏡頭，確認后焦調節環是否鎖緊。對焦時可先用強光照射被攝物輔助判斷。必要時更換鏡頭測試。

2.更換高質量屏蔽線纜，檢查接口針腳有無彎曲。GigE相機需用廠商工具重置IP；USB相機更換主機端口或重裝驅動。Camera Link需確認幀接收器配置匹配，檢查TX/RX信號指示燈狀態。

3.在相機軟件中切換為“連續采集模式”測試。檢查觸發線纜連通性，用萬用表測量信號端電壓。調整觸發參數：設置小脈寬>10μs，延時為0。若需軟觸發，調用SDK的TriggerCommand函數手動發送指令驗證。

4檢查傳感器表面是否有污損或裂紋，清潔時使用無塵布和專用清潔劑。若主板故障，需更換核心模塊（如更換FPGA或電源管理IC）操作時佩戴防靜電手環，避免帶電插拔。

5.使用工業級開關電源，PoE相機優先選用802.3at交換機。電源線加磁環，數據線走屏蔽橋架遠離強電。測試時暫時關閉周邊電機設備。萬用表測量電源負載電壓，空載>12V但帶載<10V需更換電源。

的透射光譜儀的極端靈敏度上，這是一種用于記錄玻璃光學特性的測量設備。這需要使用極其靈敏的夾具進行自動化，這些夾具可以插入和取出樣品，而不會對光譜儀脆弱的內部造成
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或正方形視場的四個邊上）。每個燈的照明角度定義了將突出顯示的特征。照明組件根據所需的視野進行選擇，不同的應用可能使用多個單獨的燈或僅具有多個可控照明角度的單個光
倉儲自動化程度的提高以及機器人拾放技術的進步。 變革性技術在過去幾年中，COVID-19 造成的干擾、勞動力短缺凸顯了對自動化日益增長的需求、供應鏈問題、通脹上升和政治緊張局勢。在許多情況下，這些企業沒有或仍然沒有運營業務所需的人力。幸運的是，工業相機為各種類型的公司提供了一種保持運轉的方式，同時還提高了效率并增加了收入。 例如，在 2021 年，面對不確定的經濟，北美機器視覺市場達到了訂單量創歷史新高，達到 30.2 億美元，超過了
萊卡Leica工業攝像機維修服務好色相機上 在沒有像素級濾鏡的灰度相機上。在這種計算成像的實現中，獲取的多個圖像與使用三種寬波長顏色的零件照明相關聯：紅色、綠色、和藍色。與光度立體一樣，可以使用
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