OV Auto-Defect Creator Studio
Der Fehlergenerator mit generativer KI, der Ihre Trainingsdaten für Sie fertigt. Erstellen Sie fotorealistische synthetische Fehler für jede Oberfläche, jedes Material, jede Kameraauflösung.
Schneller als manuell
Pro generiertem Bild
Subpixelgenaue Platzierung von Fehlern
Unbegrenzte Generierungen, keine Kontingente
Die Herausforderung
Synthetische Trainingsdaten sind der Wettbewerbsvorteil
Jedes KI-gestützte Inspektionssystem ist durch seine Trainingsdaten begrenzt. Echte Fehler sind selten, teuer zu reproduzieren und unmöglich zu skalieren. Ein Generator für synthetische Fehler ist die Art und Weise, wie die besten Hersteller der Welt dieses Problem lösen.
Wochen des Wartens
Ihre Deep-Learning-Modelle bleiben untätig, während Sie darauf warten, dass sich Fehler an der Produktionslinie ansammeln. Jede Woche Verzögerung ist eine Woche, in der Ihre Wettbewerber Produkte ausliefern.
Kostspieliger Ausschuss
Produktionsteile absichtlich zu zerstören, um Trainingsproben zu erzeugen, ist verschwenderisch, teuer und für die moderne Fertigung grundsätzlich nicht skalierbar.
Unausgewogene Datensätze
Seltene Fehlerklassen bleiben in Ihren Trainingssätzen unterrepräsentiert, wodurch Ihre Computer-Vision-Modelle genau bei den Fehlern versagen, die am wichtigsten sind.
In Aktion sehen
Sehen Sie den Defect Creator in Aktion
Entdecken Sie, wie Hersteller KI-generierte synthetische Fehler nutzen, um die Einsatzzeit zu verkürzen und die Genauigkeit ihrer Modelle zu verbessern.
Workflow mit generativer KI
Fünf Schritte zu produktionsreifen Daten
Eine agentische KI-Pipeline, die die Schwerarbeit übernimmt. Sie beschreiben, was Sie brauchen, das System generiert es.
Hochladen
Referenz per Drag-and-drop
Markieren
Fehlerbereich auswählen
Beschreiben
Textur/Typ beschreiben
Generieren
KI-Synthese
Exportieren
Produktionsreif
Bild hochladen
Ziehen Sie Ihr fehlerfreies Referenzbild per Drag-and-drop
Regionen markieren
Verwenden Sie Auswahlwerkzeuge, um Fehlerbereiche festzulegen
Fehler beschreiben
Geben Sie Details wie Typ, Schweregrad und Textur ein
Generieren
Die KI erstellt realistische synthetische Fehler
Exportieren
Herunterladen oder in Ihrer Galerie speichern
Echte Ergebnisse
In Aktion sehen
Echte Workflows mit generativer KI, ausgeführt an echten Fertigungsteilen. Fahren Sie mit dem Mauszeiger über ein beliebiges Bild, um feinste Details zu vergrößern.
Erzeugen Sie fotorealistische Fehler verbogener Pins auf hochdichten PCB-Steckverbindern. Mit einem NVIDIA Jetson Xavier als Referenz wählen Sie die genauen Pin-Reihen aus, beschreiben Winkel und Richtung der Biegung und lassen die KI realistische Pin-Schäden synthetisieren.
Schritt 1 - Laden und Konfigurieren
Die Hauptoberfläche des Defect Creator. Die Jetson-Xavier-Platine ist geladen, die Pin-Reihen sind hervorgehoben und die Einstellungen für Fehlerart und Schweregrad sind im rechten Bereich konfiguriert.
Schritt 2 - KI-Ergebnis
Das generierte Ergebnis: fotorealistische verbogene Pins, die an den exakt ausgewählten Stellen hinzugefügt wurden. Die KI bildet die korrekte Beleuchtung, den Pin-Schatten und die Metallverformung nach.
Detail - Auswahlmaske
Vergrößerte Ansicht der über den Pin-Steckverbinder gemalten Auswahlmaske. Die Präzision des Pinsels stellt sicher, dass Fehler nur an den Ziel-Pins erscheinen.
Detail - Finale Fehler
Vergrößertes Ergebnis, das synthetische Biegungen an den Pins zeigt. Beachten Sie den physikalisch plausiblen Verformungswinkel und den erhaltenen Metallglanz des Originalbilds.
Erzeugen Sie subpixelgenaue Kratzer und Oberflächenverschmutzungen auf präzisionsbearbeiteten Bauteilen. Perfekt zum Trainieren von KI-Inspektionsmodellen, wo herkömmliche Kameras an ihre Grenzen stoßen.
Schritt 1 - Regionsauswahl und Generierung
Die vollständige Arbeitsfläche des Defect Creator mit einem geladenen präzisionsbearbeiteten Bauteil. Die Fehlerregionen werden auf Pixelebene gemalt.
Ergebnis - Generierte Fehler
Feine Kratzer und Oberflächenverschmutzungen, die auf dem Teil synthetisiert wurden. Jeder Fehler respektiert die Textur und Beleuchtung der darunterliegenden Oberfläche.
Nehmen Sie einen echten Fehler von einem Teil und übertragen Sie seinen visuellen Stil auf eine saubere Referenz. Die KI kopiert den Fehler nicht - sie rendert ihn mit korrekter 3D-Schattierung, Oberflächenkrümmung und ortsspezifischer Texturkonsistenz neu.
Schritt 1 - Quellfehler auswählen
Ein echter Riss in einem Pasta-Stück wird als Stilquelle ausgewählt. Dies gibt der KI eine Referenz für Geometrie, Tiefe, Schatten und Textur.
Schritt 2 - Ziel und Bereich auswählen
Ein sauberes Pasta-Stück wird geladen und die Region zur Fehlerinjektion markiert. Die KI synthetisiert einen neuen Riss, der mit dem Quellstil konsistent ist.
Ergebnis - Übertragungsergebnis
Der übertragene Riss folgt der 3D-Krümmung der neuen Oberfläche. Schattierung und Kantenverhalten sind physikalisch konsistent mit dem Zielteil.
Vergleich - Blinde Generierung (Schlechter)
So sieht die Standardgenerierung ohne Style-Transfer aus. Dem Riss fehlt die 3D-Konsistenz und er respektiert die Krümmung nicht, was ihn als echte Trainingsdaten ungeeignet macht.
Industrielle KI-Engine
Für industrielle Präzision gebaut
Werkzeuge für generative KI auf Unternehmensniveau, speziell entwickelt für Qualitätsteams in der Fertigung und Ingenieure für maschinelles Sehen
Mikrofehler-Generierung
Synthetisieren Sie haarfeine Kratzer, Mikrorisse, untergründige Poren und andere mikroskopische Anomalien, die an echten Produktionslinien nahezu unmöglich zu sammeln sind.
Höchste Platzierungsgenauigkeit
Platzieren Sie synthetische Fehler genau dort, wo Sie sie brauchen, bis auf einzelne Pixel. Die Annotation mit 100% Zoom stellt sicher, dass Ihre Begrenzungsrahmen perfekt mit den Produktionsbedingungen übereinstimmen.
Von Wochen zu Minuten
Beseitigen Sie den Engpass der Datenerfassung vollständig. Erzeugen Sie Tausende beschrifteter Trainingsbilder in Produktionsqualität in der Zeit, die Sie brauchen, um zu beschreiben, was Sie benötigen.
Generativer Style-Transfer
Übertragen Sie echte Fehlertexturen auf verschiedene Materialien, Farben und Oberflächengüten. Ein Fehlermuster, unendlich viele Produktvarianten.
Bei jeder Kamera inbegriffen
Bei jeder OV-Kamera inbegriffen - keine zusätzliche Lizenz, keine Kosten pro Bild, keine Nutzungsobergrenzen. Ihre Pipeline zur Fehlergenerierung ist ab dem Moment einsatzbereit, in dem Sie Ihre Kamera installieren.
Abgleich der Kameraauflösung
Erzeugen Sie Bilder, die perfekt zu Ihrer Inspektionshardware passen. Native Voreinstellungen für OV80i-4K- und OV20i/OV10i-2K-Auflösungen sorgen für eine nahtlose Übereinstimmung zwischen synthetischen und echten Daten.
Fähigkeiten der generativen KI
Leistungsstarke Workflow-Werkzeuge
Jede Funktion ist darauf ausgelegt, die Erstellung synthetischer Daten zu beschleunigen und die Genauigkeit Ihres Deep-Learning-Modells zu verbessern
KI-gestützte Fehlervorschläge
Laden Sie Ihr Produktbild hoch und die agentische KI-Engine analysiert sofort Oberflächenmaterialien, Texturmuster und Beleuchtungsbedingungen, um die wahrscheinlichsten Fehlerarten für Ihr Bauteil vorzuschlagen.
Optimieren Sie Ihren Datensatz mit Präzision
Schweregrad-Steuerung
Passen Sie die Fehlerintensität von kaum wahrnehmbaren Mikroanomalien bis hin zu katastrophalen Oberflächenschäden an. Erstellen Sie die Randfall-Datensätze, die Ihre Deep-Learning-Modelle zu Genauigkeit in Produktionsqualität führen.
Stapelgenerierung
Reihen Sie Hunderte synthetischer Variationen in eine Warteschlange ein und lassen Sie die generative KI-Engine sie autonom verarbeiten. Ihr synthetischer Datensatz baut sich von selbst auf, während Sie sich auf die Modellarchitektur konzentrieren.
Ihr Repository für synthetische Fehler
Jedes generierte Bild wird automatisch mit Metadaten beschriftet, für die Suche indiziert und lokal in Ihrem Browser gespeichert. Keine Uploads in die Cloud, keine Daten verlassen Ihren Rechner.
Schluss mit dem Kopieren und Einfügen echter Fehler
Anstatt echte Fehler an der Produktionslinie zu suchen und jeden einzelnen zu fotografieren, ermöglicht Ihnen der Style-Transfer, einen echten Fehler zu nehmen und seine Textur, Tiefe und Beleuchtung digital auf jedes saubere Referenzbild anzuwenden, über verschiedene Materialien, Farben oder Produktgeometrien hinweg.
Ein echter Riss wird zu Hunderten von Trainingsproben auf jeder Oberflächenvariante, die Sie benötigen. Keine physischen Proben. Keine Produktionsausfallzeiten. Kein Kopieren und Einfügen desselben Fehlerfotos in jeden Datensatz.
Echte Ergebnisse
Was Ingenieure sagen
Teams aus verschiedenen Branchen beschleunigen das Training von Deep-Learning-Modellen mit synthetischen Fehlerdaten.
“Früher verbrachten wir Wochen damit, Fehlerbilder für jede neue Produktlinie zu sammeln und zu beschriften. Mit dem Fehlergenerator hatten wir in weniger als einer Stunde einen vollständigen Trainingsdatensatz. Die Genauigkeit unseres Computer-Vision-Modells verbesserte sich tatsächlich, weil die synthetischen Daten Randfälle abdeckten, die wir an der Linie nie erfasst haben.”
Senior-Ingenieur für Vision-Systeme
Automobilfertigung
“In einer Umgebung mit hoher Variantenvielfalt wechseln wir ständig Produkte und jeder Wechsel bedeutet neue Fehlerarten zum Trainieren. Es hätte uns Monate gekostet, genügend echte Proben über alle unsere SKUs zu sammeln. Die generative KI erzeugte in Minuten Tausende fotorealistischer Variationen. Das hat unseren Zeitplan für den Einsatz automatisierter Inspektion vollständig verändert.”
Leiter der Qualitätssicherung
Elektronikmontage
“Extrem schnell. Ich lud ein Referenzbild hoch, wählte die benötigten Fehlerarten aus und hatte in wenigen Minuten einen vollständigen synthetischen Datensatz bereit. Keine Teile vorbereiten, kein Warten auf Ausschuss, keine manuelle Beschriftung. Unser Team kam an einem einzigen Nachmittag von der Idee zu einem trainierten Modell.”
Leiter Fertigungstechnik
Lebensmittel- und Getränkeverpackung
Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihres synthetischen Datensatzes
Die Hersteller, die mit der KI-Inspektion gewinnen, sind diejenigen, die das Problem der Trainingsdaten gelöst haben. Dieser Fehlergenerator ist die Art und Weise, wie sie es geschafft haben. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihres synthetischen Datensatzes.
Anwendungsfälle
Sehen Sie, wie Kunden das Studio an echten Teilen nutzen
Fehlergenerierung an Steckverbindern
Tutorial in 9 Schritten zur Generierung von Dellen und Flash an einem elektrischen Steckverbinder mit unabhängig gesteuertem Fehler-Schweregrad.
Waschmaschinentür - Befestigungsschrauben
Tutorial in 4 Schritten zur Generierung des Fehlers nicht richtig sitzender Schrauben in mehreren Regionen mit unabhängigem Schweregrad pro Schraube.
Katalog synthetischer Fehler
Die Fehlerarten, bei denen Kunden Erfolg haben - und wie Sie jede benutzerdefinierte Fehlerklasse für Ihre Linie hinzufügen.
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