Pleora在Vision China展示AI网关和“无代码”机器学习插件
目前Pleora技术公司和perClass BV公司宣布了一项技术合作计划，简化机器学习高光谱成像技术在检测应用中的部署。Pleora将在Vision China展示其新的AI网关和AI插件（W5展厅，展位号5122）
传统相机捕捉的图像为匹配人的视觉，呈现的是宽的红绿蓝波长；而高光谱成像呈现的是较窄波长，包含受测对象每个像素的紫外或近红外信息。由于能够捕获整个电磁波谱，高光谱成像正越来越多地在多个行业中被用于分析、检测和分类材料。
以食品检验为例，在食品检验中采用高光谱成像技术检测食品中的异物，确保产品符合质量标准，同时可以减少昂贵的肉眼检验。在医药市场上，高光谱成像可以检测出外观相同的药片中活性成分的细微变化，从而筛检出不合格的产品。
Pleora首席技术官Jonathan Hou表示：“高光谱成像技术为更广泛的市场提供了更深刻的见解，但终端用户和集成商始终在部署方面存在困难。通过在我们的AI网关中加入perClass强大的自动机器学习功能作为插件解决方案，Pleora提供了视觉行业最直接的解决方案，培训和部署利用高光谱成像技术进行检测的人工智能算法。”
perClass BV创始人兼常务董事Pavel Paclik博士表示：“与Pleora合作，我们正在帮助扫除光谱成像的部署障碍。将perClass解释软件和运行技术与Pleora独特的AI部署方法相结合，用户和集成商更容易在更广泛的工业应用中使用高光谱成像，包括制药业、食品生产、回收和制造业等。”
通过Pleora AI网关和perClass AI插件，终端用户和集成商无需任何额外的编程知识，就可以部署机器学习高光谱功能。上传图像和数据到一台主机PC上的perClass Mira®“无代码”培训软件，该软件自动生成AI模型，部署在生产环境中的Pleora AI网关上。
Pleora的AI网关可以与任何符合标准的高光谱传感器无缝配合，这说明终端用户可以在维护过程和分析软件的同时避免厂商锁定。很多软件处理解决方案因为无法解释多波段信息，都需要特定的工作区通过GigE Vision支持高光谱。相比之下，AI网关通过自动处理来自高光谱成像源的图像采集，通过GigE vision将处理后的数据发送到检测和分析平台上，从而填补了应用与现有机器视觉软件间的鸿沟。
Pleora的AI网关为分类、排序和检测提供了额外的插件AI技能，具有NVIDIA GPU的处理灵活性，可以训练和部署在TensorFlow和OpenCV等流行框架中开发的开源或自定义算法。领先用户目前正在评估检测应用中的AI网关，从而帮助减少昂贵的错误检查、误报和二次筛选。更多信息请访问https://www.pleora.com/products/artificial-intelligence/ai-gateway/。
