Nuevos avances tecnológicos en inspección visual mediante IA | 3 pasos para la tecnología de generación de defectos

Los datos de defectos de alta calidad son cruciales para la capacitación y la optimización. Modelos de inspección visual de IA en líneas de producción industriales. Para obtener muestras de defectos raras y de alta calidad para la detección de defectos en la apariencia del producto, se requieren múltiples niveles de esfuerzo.

1. Creación artificial de muestras de defectos de productos: ¡baja autenticidad!
2. Alto índice de rendimiento y bajo índice de defectos, recolección en línea de muestras de defectos: ¡consume mucho tiempo!
3. Cambiar de producto, recoger un gran número de muestras de defectos en un corto período de tiempo: ¡difícil!
4. Los defectos de las muestras son complejos y diversos, y la recolección es engorrosa: ¡baja eficiencia!

Generación de defectos

Mediante el uso de técnicas de modelado de difusión e inspección visual de IA, se pueden simular varios tipos, posiciones y formas de imágenes de defectos con solo una pequeña cantidad de imágenes de muestra mediante algoritmos de difusión hacia adelante y hacia atrás. Las imágenes de defectos simuladas son muy similares en apariencia y características a los defectos reales, lo que proporciona una solución eficaz al problema de la escasez de datos sobre defectos.

Papel importante de los nodos clave.

1. Construcción rápida de modelos.Las muestras de defectos raros son pocas y se pueden generar defectos mediante la "síntesis de defectos" para lograr una construcción rápida del modelo en Inspección visual por IA.

2. Despliegue rápido de modelosEl cambio de producto puede utilizar la "síntesis de defectos" para generar rápidamente defectos en productos relacionados para la capacitación de modelos y una implementación rápida.

3. Rápida mejora del modelo.Cuando hay defectos omitidos en la línea de producción, se pueden generar defectos de simulación mediante "síntesis de defectos" para reducir rápidamente los defectos omitidos en la producción.

Inteligente, eficiente y fácil de operar

La síntesis de defectos "solo requiere tres pasos para marcar muestras defectuosas, colocar buenos productos y síntesis de defectos para generar una gran cantidad de mapas de defectos de alta calidad, ampliar el conjunto de muestras de entrenamiento, acortar significativamente el tiempo de recolección de muestras y lograr un entrenamiento rápido del modelo.

Fuerte rendimiento y ventajas excepcionales

1. Gran aplicabilidad: se puede utilizar para productos y diferentes defectos en múltiples sectores industriales.
2. Gran flexibilidad: elija de forma independiente la ubicación, la cantidad y el tipo de defecto para satisfacer las necesidades personalizadas del usuario.
3. Fácil de operar: generación de mapas de defectos en tres pasos, lo que ahorra significativamente tiempo y costos
4. Alta colaboración: los resultados generados vienen con información de anotaciones, sin necesidad de anotaciones secundarias, y pueden usarse directamente para la capacitación del modelo.
5. Excelente efecto: los defectos generados son muy similares a los defectos reales, lo que mejora en gran medida la eficacia del entrenamiento del modelo en el campo de inspección visual de IA.

Generación eficiente de defectos de simulación.

Tapa de botella: estampado de logotipo

Tapa de botella: manchas

Tapa de botella: punto negro

La IA generativa juega un papel importante en el campo de la visión industrial. A través de la tecnología inteligente de generación de defectos, KeyeTech Skill genera rápidamente una gran cantidad de imágenes de defectos que se acercan a la realidad, resolviendo el problema de las escasas muestras de defectos y la recolección laboriosa y que requiere mucho tiempo, mejorando en gran medida la eficiencia del entrenamiento y la capacidad de generalización del modelo de inspección visual de IA. !

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