如何在不到一小时内训练缺陷检测模型（无需代码）
几十年来，部署机器视觉系统是一个令人生畏的项目。它意味着数周的配置、复杂的编程以及依赖昂贵的集成专家。认为您需要一个工程师团队来训练缺陷检测模型的观念仍然很普遍——但它已经完全过时了。
使用现代无代码平台，您的工厂团队可以在午餐时间内部署强大的AI检测。
以下是使用Overview.ai的Snap平台的简单流程逐步说明。
步骤1：安装OV20i相机（约10分钟）
OV20i是一体化系统。它具有集成照明、强大的处理器（NVIDIA GPU）和可更换镜头。您不需要单独采购灯光、镜头和计算机。只需将相机安装在检测点并接通电源即可。
步骤2：收集样本（约15分钟）
您是产品专家。拿一小组生产零件——大约20-30个"良品"示例和少量已知缺陷的零件。关键是向AI展示什么是可接受的，什么是不可接受的范围。
步骤3：使用Snap平台教授AI（约20分钟）
这是神奇发生的地方。
- 从笔记本电脑或平板电脑连接到OV20i。
- 向相机展示一个"良品"零件。在Snap界面中，在要检测的区域周围画一个框并标记为"OK"。
- 展示一个"缺陷"零件。在缺陷周围画一个框并标记为"NG"（不良）。
- 用几个不同的示例重复此过程。您是通过展示而非编程来教授AI。
步骤4：训练和部署（约5分钟）
提供示例后，只需点击"训练"。因为所有处理都直接在设备的集成NVIDIA GPU上进行，模型在几分钟内完成训练，而不是几小时或几天。系统将立即开始检测零件，提供实时反馈。您可以查看其决策并实时用新示例完善其学习。
整个过程之所以可能，是因为设备端AI消除了对云处理、数据传输或专业编程的需求。您在一个盒子里拥有所需的一切。部署先进AI的能力不再局限于专家；它属于您工厂车间的专业人员。
这对制造业为何重要
传统视觉系统需要大量的编程知识和数周的设置时间。使用Overview.ai的无代码方法，您的质量工程师可以像配置任何其他工厂设备一样轻松部署AI检测系统。
AI技术的民主化意味着更快的问题解决、减少对外部集成商的依赖，以及随着生产需求变化快速迭代的能力。
实际影响
一家汽车供应商最近告诉我们："我们在不到一小时内从人工检测转变为AI驱动的质量控制。我们的团队能够发现之前遗漏的缺陷，误报率降至接近零。"
质量控制的未来不是用技术取代您的专业知识——而是用从您的经验中学习的AI来放大您的知识。