AI网关

简化高级机器学习模型的部署
产品概览

Pleora的AI网关简化高级机器学习模型的部署,以提高视觉质量检测的可靠性并降低成本。该嵌入式平 台旨在与现有的硬件和软件配合使用,集成插件式视觉检测功能,用户可以简便地实现并部署自定义的 视觉算法。集成一个强大的NVIDIA GPU,可以加速开发更先进的机器学习和计算机视觉算法。

更智能的检测

轻松地利用机器学习和AI来减少检测错误、假正例和二次筛查等这些错误带来的额外人力资源和流程成本。

保护投资

在升级现有的相机、软件和视觉算法的同时部署AI。

插件式AI开发

无需任何额外的编程即可部署AI算法 -内置AI分类、分拣和缺陷检测功能,以增加系统的高级机器学习能力。

扩展工业4.0

用户仅需上传Python编写的自定义图像处理和AI算法,Pleora的操作系统(建立在eBUS SDK上的)将会处理剩下的所有工作。

运作方式
连接相机

Pleora的AI网关支持多种接口协议。可将任何厂商的,支持GigE Vision、USB3 Vision、CameraLink或 MIPI协议的像机或传感器直接连接到AI网关。

设置一个AI功能

终端用户和集成商无需任何额外的编程知识即可轻松部署AI功能。图像和数据被上传到主机PC上的" 免代码"训练软件,该软件可以生成一个神经网络并部署到Pleora 的AI网关上。连接到Pleora的AI网关, 并配置所需的AI技能,包括插件和自定义功能。

规模化处理

对于需要更强大AI处理能力的复杂视觉应用和解决各种传感器接口的方案,可以对系统平台进行升级。 对于需要分布式视觉处理的应用,可以向系统中添加额外的节点,以构建一个AI网状网络。

运行您现有的应用

将Pleora AI网关连接到您的电脑上并接收实时处理的数据。运行您现有的机器视觉应用程序,或使用 提供的Pleora eBUS SDK开始开发您自己的前端应用程序。Pleora 的AI网关与任何符合视觉标准的设 备一样,提供对GenICam的访问来设置您系统现有的相机或传感器,以维持与现有应用程序的兼容性。

不要扔掉你的""普通相机"" - 通过添加先进的传感器和AI图像处理功能来升级现有的硬件、软件和算法

预置AI功能 - 内置分类、分拣和缺陷检测,基于网络架构的""免代码 ""算法训练平台,强大的NVIDIA

GPU可加速部署更高级的机器学习算法

完全可扩展 - 操作系统,建立在被广泛部署的eBUS SDK基础上,提供了一个简便易用的框架,可以将Python开发的自定义AI算法和机器学习算法上传到平台上

符合业内标准的解决方案 - 在使用最适合您应用的相机、传感器和软件的同时,避免捆绑到同一个厂商或者需要支持多个API库的情况