Pleora的视觉检测系统确保了DICA电子产品端到端的质量

Pleora Technologies今天宣布，DICA Electronics Ltd (DICA)正在部署其视觉检测系统，以减少制造质量泄漏，并从人工流程中收集关键数据，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AI，并根据操作人员的动作进行持续透明的培训，以改进和加快自动化决策支持。

DICA为工业控制、电信、安防和数字成像等各种行业提供高质量的电子组装服务。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，通孔问题，对于独特的组件类型，组装步骤，以及定制的低运行产品，自动化光学检测(AOI)过于复杂和昂贵。

DICA运营副总裁Steve Vaughan表示:“Pleora的视觉检测系统为我们的人工检测人员提供了‘第二双眼睛’。人工视觉检测是我们制造流程的关键组成部分，Pleora的系统可以帮助我们的操作人员做出一致可靠的决策，以确保我们始终满足客户的质量标准要求。”

视觉检测系统是一个基于摄像头的解决方案，具有集成的检测和跟踪&报告应用程序，可以轻松地培训制造商独特的产品和流程。

只需一张良好的图像，用于进料、过程和最终质量控制步骤的Inspection应用程序就可以自动将产品与“黄金参考”进行比较，并在视觉上为操作员突出差异和偏差。当操作员接受或拒绝潜在的错误时，AI模型会根据他们的决定进行透明的训练。

即使只经过一次检查，人工智能模型就会开始自动为操作员建议决策。随着时间的推移，自动化决策的速度和准确性将会提高，因为系统会不断地从操作员的偏好中学习。相比之下，大多数AI检测工具需要大量好的和坏的图像，再加上耗时且昂贵的算法开发，才能部署到生产环境中。

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，以提供手工任务的数据和见解。通常，从手工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很难确保端到端质量并实施流程改进。使用Pleora的系统，制造商可以收集和保存有关可疑和已确认缺陷数量的数据，添加已检测问题的操作员备注，并存储产品图像，用于可追溯性、库存和装运管理以及批量跟踪。

“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出现错误，”沃恩说。“记录和保存视觉检查产品的图像，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我们的工厂，并查明影响客户质量的下游问题。在没有数据的情况下，解决这类问题可能是一个漫长而复杂的过程，会耗费我们公司和客户的时间和金钱。”

Pleora Technologies销售与营销副总裁John Butler表示:“视觉检查对许多制造商来说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往往会导致质量问题，这将花费时间和金钱，并侵蚀盈利能力。”Pleora帮助制造商无缝地自动化人工操作人员的决策支持，使他们能够受益于人工智能的优势，同时避免了其他解决方案的成本和复杂性。”