人工智能决策支持系统只需一张图像即可使用，集成了检查和跟踪与报告应用程序，以减少质量逃逸并提供端到端流程洞察gydF4y2Ba

加拿大阿瓦5月25日消息:Pleora Technologies今天宣布，DICA Electronics Ltd (DICA)正在部署其视觉检测系统，以减少制造质量逃逸，并从手动过程中收集关键数据，以帮助加快根本原因分析。该系统只需要一张图像就可以开始使用人工智能，并根据操作员的操作进行持续透明的培训，以改进和加快自动化决策支持。gydF4y2Ba

DICA为各种行业提供高质量的电子组装服务，包括工业控制、电信、安全和数字成像。制造商使用Pleora的视觉检测系统来帮助操作人员检测错误，例如不正确的组件和方向，焊接缺陷和通孔问题，用于独特的组件类型，组装步骤，以及定制低运行产品，其中自动光学检测(AOI)过于复杂和昂贵。gydF4y2Ba

DICA运营副总裁Steve Vaughan表示:“Pleora的视觉检测系统为我们的人类检查员提供了‘第二双眼睛’。“人工视觉检查是我们制造过程的关键组成部分，Pleora的系统帮助我们的操作员做出一致和可靠的决策，以确保我们始终满足客户期望的质量标准。”gydF4y2Ba

视觉检测系统是一种基于摄像头的解决方案，具有集成的检测和跟踪与报告应用程序，可以轻松培训制造商独特的产品和流程。gydF4y2Ba

只需一张良好的图像，用于来料、过程和最终质量控制步骤的检测应用程序就会自动将产品与“黄金参考”进行比较，并在视觉上突出操作员的差异和偏差。当操作员接受或拒绝潜在的错误时，人工智能模型就会根据他们的决定进行透明的训练。gydF4y2Ba

即使只进行一次检查，人工智能模型也会自动为操作员提供决策建议。随着时间的推移，自动决策的速度和准确性将随着系统不断从操作员的偏好中学习而提高。相比之下，大多数人工智能检测工具需要大量好的和坏的图像，再加上耗时和昂贵的算法开发，才能部署到生产中。gydF4y2Ba

集成跟踪和报告应用程序包括自动化和可定制的报告工具，以提供手动任务的数据和见解。通常，从手动流程中收集可操作的数据对制造商来说是一个挑战，这使得在发生错误时难以确保端到端质量并实现流程改进。使用Pleora的系统，制造商可以收集和保存有关怀疑和确认缺陷数量的数据，添加操作员对检测到的问题的注释，并存储产品图像以进行可追溯性，库存和发货管理以及批次跟踪。gydF4y2Ba

“当出现问题时，人工检查过程中的数据有助于加快调查速度，这样我们就可以防止未来的错误，”沃恩说。“记录和保存目测产品的图像，在报告现场问题时为我们节省了大量时间。通过跟踪和报告，我们可以验证一个好的产品离开了我们的工厂，并查明影响客户质量的下游问题。如果没有数据，解决这类问题可能是一个漫长而复杂的过程，既要花费我们公司的时间，也要花费客户的金钱。”gydF4y2Ba

Pleora Technologies销售和营销副总裁John Butler表示:“对于许多制造商来说，目视检查仍然是至关重要的一步，但由于疲劳或注意力分散引起的人为错误通常会导致质量问题，这会耗费时间和金钱，并影响盈利能力。”“Pleora帮助制造商无缝地自动化对人工操作员的决策支持，使他们能够从人工智能的优势中受益，同时避免其他解决方案的成本和复杂性。”gydF4y2Ba

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Pleora的视觉检测系统现已部署在印刷和包装，制造商零件和消费品制造过程中，以帮助确保人类做出一致，可靠和可追溯的决策。该公司将在自动化展(6月6日至9日，密歇根州底特律，326号展位)上展示其人工智能产品组合，包括视觉检测系统、“无代码”开发平台和边缘处理。该公司还将在6月7日(周二)美国东部时间上午8点举行的自动化2022年“机器视觉检测应用中的人工智能”小组讨论中，分享人工智能如何改善人工任务。gydF4y2Ba

关于Pleora TechnologiesgydF4y2Ba
全球制造商依靠Pleora在人工智能，实时传感器连接和坚固网络方面的专业知识来缩短产品上市时间，降低风险并降低成本。公司成立于2000年，服务于工业自动化、医疗成像、安全和国防市场的1500多家活跃客户。该公司最新的人工智能解决方案包括直观的“无代码”软件平台、边缘处理和基于摄像头的视觉检测系统，以帮助制造商减少质量错误。更多信息请访问pleora.com。gydF4y2Ba