OV Auto-Integration Builder
用AI构建自定義檢測流程。用自然語言描述您的透過/失败逻辑，我們的AI代理即可為您的Overview AI相機生成生產就绪的Node-RED流程。
自然語言流程生成
從提示到生產就绪流程
工業和標準節點類型
無限流程生成
挑戰
檢測逻辑不應需要开發人員
每次檢測流程變更都需要專業的Node-RED知識。您的品質團隊擁有領域專業知識，但缺乏實施所需的编程技能。Integration Builder透過AI彌合了這一差距。
手動编程
Node-RED需要大多數品質工程師和操作員所不具備的编碼專業知識。每次流程變更都意味着提交工单，然後等待自動化專家處理。
協定碎片化
MQTT、Modbus、OPC-UA、HTTP、PLC输出都需要不同的節點設定和特定協定知識，這減缓了整合工作的進度。
知識孤島
當您的Node-RED專家離职或不在時，他們的流程就變成了無人能够修改、調试或解释的黑盒子。關鍵檢測逻辑成為单點故障。
观看實際展示
观看Integration Builder實際展示
用自然語言描述您的檢測逻辑，观看AI即時生成完整的Node-RED流程。
AI驅動的工作流程
五步創建生產就绪的流程
用自然語言描述您的檢測逻辑。AI代理負責處理Node-RED连線、協定設定和測試。
加載資料
導入相機測試資料
審查
探索字段和目標
描述
编寫透過/失败逻辑
生成
AI构建并測試流程
導出
部署到您的相機
加載測試資料
導入真實相機資料或使用預加載的示例
審查資料
探索可用字段，如目標、分類和量測值
描述您的檢測需求
在提示框中用自然語言编寫透過/失败逻辑
生成并測試
AI构建完整的Node-RED流程并自動測試
導出到相機
下載流程JSON并導入到您的相機中
核心平台
專為工業自動化打造
無需编寫任何代碼，即可生成、測試、調试和部署Node-RED檢測流程所需的一切
自然語言流程生成
用自然語言描述您的檢測逻辑。AI代理理解相機資料、目標偵測、分類結果，并自動构建完整的Node-RED流程。
創建和修改模式
在創建模式下從零开始构建流程，或在修改模式下微調現有流程。AI在進行針對性調整的同時保留您當前的流程結构。
即時流程測試
触發模拟捕獲，將真實資料傳送到您的流程中。即時观看節點亮起，即時查看透過/失败結果，無需連接物理相機。
50+工業節點類型
Overview AI相機節點、最終透過/失败、输出1-4、保存到庫、PLC输出，以及MQTT、Modbus、OPC-UA、HTTP、TCP/UDP和所有標準Node-RED節點。
流程解释與分析
AI用自然語言解释每個節點的功能。静態分析在部署前捕獲斷开連接的節點、缺失的設定和潜在的错誤。
一鍵導出與導入
將您的流程下載為JSON并直接導入到相機的Node-RED中。導入其他相機的現有流程進行修改或在設備間共享。
平台深度解析
详細瞭解每項功能
從自然語言流程生成到即時測試和分析儀表板
描述即生成
在提示框中用自然語言输入您的檢測逻辑。AI代理解讀您的需求，選擇合適的節點，將它們連接在一起，生成可立即測試的完整Node-RED流程。
示例：在創建模式提示中输入透過/失败逻辑
測試資料管理
導入真實相機資料，讓AI理解您的输出格式。生成的流程保證與您的實際相機資料正確配合。
两種強大模式
創建模式
從零开始构建流程。AI根據您的自然語言描述創建全新的Node-RED流程，包括所有節點、连線和設定。
修改模式
無需從頭重建即可编辑現有流程。AI在保留流程結构的同時調整您當前的流程，根據您的指示進行針對性更改。
部署前先測試
即時測試結果
生成後，AI會自動將測試資料傳送到您的流程中。即時查看透過/失败状態、触發的输出和節點活動。每個節點在資料流過時都會亮起。
模拟捕獲
触發模拟相機捕獲，透過相機模拟器節點傳送測試資料，完全複制流程在生產環境中的行為。無需物理相機。
理解與調试您的流程
流程解释
AI分析您的流程并用自然語言解释每個節點的功能。非常適合理解他人构建的複雜流程或記录您自己的檢測逻辑。
流程分析
静態分析檢查斷开連接的節點、缺失的設定或潜在的错誤。在部署到生產環境之前獲取常見問題的自動修複建议。
即時分析儀表板
瞭解Node-RED流程的無限可能。此示例儀表板展示了包裹傳送帶系統的即時分析，這正是您可以使用檢測流程构建的監控類型。
提示示例
您可以向AI提出的請求
您對阈值、條件和透過/失败操作的描述越具體，生成的流程就越準確
“如果檢測到恰好5個目標則透過，否則失败”
“計算所有分割目標的平均面積。如果平均值大於1000像素則透過，小於則失败。透過時打开输出1。”
“找到最接近影像中心的目標。如果其分類置信度高於0.85則透過”
“按分類統計目標數量。如果'良品'比'缺陷'分類多則透過。將不合格影像保存到庫中。”
最佳化結果
AI流程生成最佳實践
遵循這些指南，從AI代理獲取最準確、最適合生產的流程
加載真實相機資料
始終使用實際相機输出進行測試，以確保流程驗證的準確性。AI使用您的資料結构來生成兼容的流程。
提示要具體
包含精確的阈值、條件，以及透過/失败情况下應該执行的操作。提及是否需要触發输出或保存影像。
導出前先測試
運行模拟捕獲，在部署到物理硬體之前驗證透過/失败行為是否符合預期。
使用修改模式
不要每次都從頭重建。使用修改模式進行增量更改，同時保留現有流程中的工作逻辑。
部署前先分析
運行流程分析，在導入相機之前捕獲斷开連接的節點、缺失的設定或潜在的错誤。
從示例开始
使用預加載的示例資料和提示來瞭解系統的工作方式，然後再導入您自己的相機資料。
真實成果
工程師們的评價
各行各業的團隊正在使用AI來构建以往需要專职自動化工程師才能完成的檢測流程。
“過去每次更換產品線時，我們都需要提交工单并等待數天，讓自動化工程師修改Node-RED流程。現在我們的品質技术員用中文描述需求，不到两分钟就能獲得可用的流程。”
流程工程師
汽車組裝
“將相機與Modbus PLC和MQTT代理整合過去需要一名控制工程師和一周的設定時間。AI代理僅透過一個提示就自動處理了協定節點、连線和错誤處理。”
自動化工程師
電子製造
“我們有一條生產線運行六種不同的產品SKU，每種都有自己的透過/失败阈值、PLC触發和廢品箱路由逻辑。手動构建這些流程意味着每次換線都需要數週的設定和測試。使用修改模式後，操作員描述新逻辑，幾分钟內就能完成整個流程的重新設定。”
品質經理
醫療設備
停止手動编寫Node-RED代碼
您的品質團隊擁有領域專業知識，AI擁有Node-RED專業知識。讓它們協同工作。幾分钟內构建生產就绪的檢測流程，而不是幾天。