AI Gateway “no code” Inspection plug-In显著减少了高级分类、分段和检测功能的开发和部署工作
Pleora Technologies与Neurocle今天宣布了一项技术合作计划，该计划将简化基于深度学习的分类、分段和目标检测功能在视觉检测应用中的部署。核心客户正在评估与Neurocle共同开发的AI Gateway和Inspection plug-in，从而减少在包装、制药和成品分析应用出现错误、误报和二次筛选。
Pleora技术公司首席技术官Jonathan Hou表示：“Pleora’s AI Gateway和插件技术可以帮助组织快速实现机器学习的商业利益，同时无需昂贵耗时的算法开发或替换现有基础设施。”他提到：“通过与Neurocle等合作伙伴的合作，我们为AI提供了一种独特的进化方式，能够实现快速部署和持续培训，从而提升结果，降低视觉检测和质控的成本。”
通过Pleora AI Gateway和Inspection plug-In，终端用户和集成商无需任何额外的编程，就可以部署机器学习视觉检测功能。将图像和数据轻松上传至深度学习视觉软件Neurocle’s Neuro-T中，该软件支持一种独特的“Auto Deep Learning”技术，为Pleora’s AI Gateway中的NVIDIA GPU优化预定义参数。通过Pleora’s “no code”方式，将AI模型转移并部署到生产环境的AI Gateway上。与这种即插即用方法相比，传统的AI算法开发需要多个耗时步骤和专门的编码来输入图像、标记缺陷、微调训练和优化模型。
AI Gateway可以处理来自任何符合视觉标准图像源的图像采集，并通过GigE vision将处理后的数据发送到检测和分析平台。这意味着终端用户可以在维护基础设施、流程和分析软件的同时，避免厂商锁定。
例如在质量检查应用程序中，AI Gateway拦截摄像机图像输入并应用所选的Inspection plug-in技能，然后gateway将AI处理过的数据发送到检测应用程序，该应用程序无缝接收视频，就像视频直接连接到摄像头一样。同样，AI Gateway可以使用与传统处理工具并行的加载插件技术处理图像数据。若检测到缺陷，来自AI Gateway经过处理的视频可以作为一次辅助检查，确认或拒绝结果。
Neurocle首席执行官Hongsuk Lee表示：“Neuro-T是一种用户友好的方法，只需点击几下，就可以进行深度学习，进行视觉检查。”“我们正在为Pleora AI Gateway开发一个插件解决方案，使检查系统即插即用，实现人工质量控制检查的自动化，并通过深度学习技术提高现有系统的性能。”
Pleora’s AI Gateway为高光谱成像提供了额外的AI技能插件，具有NVIDIA GPU的处理灵活性，可以部署TensorFlow和OpenCV等流行框架中开发的开源或自定义算法。更多信息请访问https://www.pleora.com/products/artificial-intelligence/ai-gateway/。
