洗衣機門板多區域螺絲安裝缺陷
逐步展示 OV Auto-Defect Creator Studio 如何在多個紧固件上同時生成自定義"螺絲未正確安裝"缺陷--每颗螺絲獨立控制严重程度，全程在单次會话中完成。
完整工作流
4步操作展示
從加載干淨的洗衣機門板影像到導出多份獨立標注的螺絲缺陷--全部在单次會话中完成。
獨特之處
多區域標注、每區域严重程度控制、自定義缺陷類別，全部在同一次會话中完成。這就是規模化构建裝配檢測模型的方式。
加載洗衣機門板影像
上傳一張干淨的洗衣機門板参考影像。本使用案例采用自定義缺陷類別："螺絲未正確安裝"--這是一種高度特定於裝配品質的缺陷，幾乎不可能從實際生產線上大量收集。
自定義缺陷類別是工作室的核心優勢。只要您能用自然語言描述一種缺陷，AI就能生成它。
功能展示
核心能力一覽
本洗衣機門板展示突出展示了工作室在真實裝配檢測場景中的多區域和自定義缺陷類別能力。
自定義缺陷類別
"螺絲未正確安裝"不是標準缺陷類別--由您定義，AI來生成。任何您能描述的裝配缺陷，工作室都能合成。
真正的多區域標注
在单次會话中定義和設定多個缺陷區域--每個紧固件無需重新上傳。每個區域獨立追踪。
每區域严重程度控制
每颗螺絲有獨立的严重程度滑块。在真實的多严重程度場景下訓練模型，而非简单的"所有螺絲都壞"或"所有螺絲都好"的影像。
单次會话生成4份標注樣本
一張照片，一次會话，四份不同严重程度的獨立標注訓練樣本。將此應用於您的影像庫，資料集將呈指數級增長。
自定義缺陷類別
"螺絲未正確安裝"--為什麼重要
為何發生
當裝配工裝略微偏移、操作人員施加不均匀扭矩或螺紋啮合不完整時，就會發生紧固件错位。在大批量生產線上，即使1-2%的發生率也意味着每班次數千件不良品。
為何難以檢測
幾乎就座的螺絲在相機影像中看起來與正確就座的幾乎相同。差異很細微：頭部位置略微偏高、輕微倾角或微弱陰影變化。模型需要接触全严重程度範围才能可靠捕獲。
為何合成資料是解決方案
您無法等待生產線產生足够多的輕微偏位螺絲來訓練模型。工作室可按需生成，支援每種严重程度、面板上每個螺絲位置，在五分钟內完成。
更多探索
其他使用案例
查看工作室在不同產品類型和缺陷生成場景下的實際應用。
規模化构建裝配檢測模型
自定義缺陷類別、多區域標注、每區域严重程度控制。訓練紧固件檢測AI所需的全部工具，無需等待真實缺陷出現。