AI缺陷生成器：为视觉AI创建合成训练数据

每个AI视觉系统都面临同样的挑战：您无法训练模型去检测那些没有样本的缺陷。Overview高级AI工具平台的一部分——AI缺陷生成器，通过创建逼真的合成缺陷图像来解决这个问题。

训练数据难题

收集真实缺陷样本面临严峻挑战：稀有缺陷可能每10,000个零件才出现一次；新产品发布意味着零历史数据；工艺变更可能引入从未见过的新缺陷类型。

AI缺陷生成器如何工作

该工具提供五种专门模式：

模式1：单图标注

让您精确控制缺陷出现的位置。上传产品图像，使用绘图工具标记您希望AI生成缺陷的确切位置。非常适合需要在特定高应力区域生成缺陷的情况。

模式2：批量随机生成

当您需要大量数据时，此模式一次创建6张图像，缺陷位于随机位置。非常适合快速构建训练数据量。

模式3：缺陷迁移

有少量真实缺陷样本？AI可以分析实际缺陷的特征，并在良好的图像上重建类似的缺陷，且位置、大小和强度会有所变化。

模式4：风格迁移

采用缺陷参考图像，并将该缺陷风格应用到多个变体图像（不同的颜色或材料），同时适应光照和纹理条件。

模式5：文本变体

自动检测图像中的文本、序列号或标签，并生成具有不同字符的变体，同时保留准确的图像条件。非常适合生成多样化的OCR训练数据。

合成缺陷的质量

生成的缺陷与您特定材料上真实缺陷的视觉特征相匹配，包括适当的光照交互（阴影、反射），并尊重表面纹理属性。其结果是AI模型无法将训练数据与真实缺陷图像区分开来。

内置图像库

所有上传和生成的图像都会自动保存到浏览器的本地库中，以便轻松查看、下载和重复使用，确保您的数据隐私。

最佳实践

• 结合合成数据与真实数据：混合使用通常效果最好。
• 用真实缺陷验证：确保模型在现实世界中有效。
• 随着真实数据的到来进行更新：随着时间的推移重新训练模型。

开始使用

可通过高级AI工具平台获取。