在工业产线上,高质量的缺陷数据对于训练和优化AI视觉检测模型至关重要,想要获取稀有、高质量的缺陷样本,用于产品外观缺陷检测,需要多层的努力。
人为动手制作产品缺陷样本——真实性低!
良品率高、不良品率低,在线收集缺陷样本——耗时长!
产品换型,短时间收集大量缺陷样本——难度大!
样品缺陷复杂多样,收集繁琐——效率低!
针对稀缺样本数据集少、收集困难
科亿科技携革新之作
“智能缺陷生成技术”震撼登场!
科亿科技"缺陷合成"
运用AI及扩散模型技术,通过样例图正向与反向扩散算法,仅需少量样例图即可仿真出各种类型、位置及形状的缺陷图像。仿真缺陷图像在外观与特征上与实际缺陷高度相似,为缺陷数据匮乏难题提供了有效解决方案。
关键节点 作用显著
1
模型快速构建
稀有缺陷样本少,可通过“缺陷合成”生成缺陷,实现模型快速构建。
2
模型快速部署
产品换型可利用“缺陷合成”对相关产品进行快速缺陷生成,用于模型训练,实现模型快速部署。
3
模型快速完善
当产线出现漏检缺陷,可通过“缺陷合成”生成仿真缺陷,快速降低生产漏检。
智能高效 操作便捷
“缺陷合成”只需通过标记缺陷样品、放置良品,缺陷合成三步操作,即可生成大量高质量缺陷图,扩充训练样本集,大幅缩短样本收集时间,实现快速模型训练。
性能强大 优势突出
01
适用性强
可用于多个行业领域的产品和不同缺陷
02
灵活性强
自主选择缺陷位置、数量、类型,满足用户个性化需求
03
操作便捷
三步生成缺陷图,大幅节省时间成本
04
高度协同
生成结果自带标注信息,无需二次标注,可直接用于模型训练
05
效果优良
生成缺陷与真实缺陷高度相似,大幅提升模型训练效果
仿真缺陷 高效生成
瓶盖—字体印刷
左图:真实缺陷
瓶盖—脏污
右图:生成缺陷
左图:真实缺陷
右图:生成缺陷
瓶盖—黑点
左图:真实缺陷
右图:生成缺陷
生成式AI在工业视觉领域占据重要作用。通过智能缺陷生成技术,科亿科技能快速生成大量接近真实的缺陷图像,解决了缺陷样本稀缺、采集耗时费力的难题,大幅提升了AI模型的训练效率和泛化能力!
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