OV Auto-Defect Creator Studio
Trình tạo lỗi với AI tạo sinh tự sản xuất dữ liệu huấn luyện cho bạn. Tạo lỗi tổng hợp chân thực như ảnh cho mọi bề mặt, mọi vật liệu, mọi độ phân giải camera.
Nhanh hơn thu thập lỗi thủ công
Mỗi ảnh được tạo
Độ chính xác đặt lỗi
Số lần tạo, không giới hạn
Nhận Thức Vật Lý
Nó không dán lỗi. Nó hiểu lỗi.
Các công cụ tất định như Stable Diffusion dập một lỗi lên các pixel rồi dừng lại ở đó. Mô hình của chúng tôi suy luận về vật liệu, vật lý và điều gì xảy ra tiếp theo, nên mỗi lỗi tổng hợp là một lỗi mà mô hình kiểm tra của bạn thực sự có thể gặp trên dây chuyền. Quét ngang một ảnh để so sánh, rồi chọn một chi tiết khác.
01 / 08
Pin Túi Li-ion
Cách mô hình suy luận
Hiểu chi tiết
Pin túi là một chồng điện cực ngâm trong dung dịch điện phân, được niêm phong trong lớp lá.
Áp dụng vật lý
Việc chọc thủng lớp lá làm rách một tế bào đã niêm phong và bão hòa.
Dựng hệ quả
Dung dịch điện phân rỉ ra và làm ố nhãn quanh vết rách.
Không có vật lý: Công cụ dán pixel dừng lại ở cái lỗ: một chấm tối in trên nhãn, bỏ qua hóa học.
Quy Mô
Các biến thể vết xước và vết móp được tạo trên hàng trăm SKU, mà không làm hỏng một chi tiết vật lý nào.
Hướng Dẫn
Xem Defect Creator trong thực tế
Tìm hiểu cách các nhà sản xuất đang dùng lỗi tổng hợp do AI tạo ra để rút ngắn thời gian triển khai và nâng cao độ chính xác của mô hình.
Nội dung hướng dẫn
- Tải Lên. Nạp một chi tiết tham chiếu sạch
- Đánh Dấu. Tô vùng lỗi
- Mô Tả. Mô tả loại và mức độ nghiêm trọng
- Tạo. Một lỗi tổng hợp chân thực như ảnh
Không cần chi tiết lỗi thật, không gắn nhãn thủ công. Một ảnh tham chiếu sạch đi vào, các lỗi sẵn sàng huấn luyện đi ra.
Quy Trình
Năm bước. Một pipeline.
Mô tả những gì bạn cần. Bộ máy tác tử lo phần tải lên, đánh dấu, câu lệnh và dựng ảnh, không cần ghép ảnh thủ công.
Tải Lên
Thả vào một chi tiết tham chiếu sạch
Đánh Dấu
Chọn vùng lỗi
Mô Tả
Mô tả loại và mức độ nghiêm trọng
Tạo
Bộ máy tổng hợp nó
Xuất
Đưa thẳng vào bộ huấn luyện của bạn
Phân loại lỗi
Một chi tiết sạch. Mọi cách nó hỏng.
Chín trạng thái của cùng một đầu nối: một cái được chụp ảnh khi còn tốt, tám cái được tạo ra. Một bộ từ vựng lỗi mà không dây chuyền sản xuất nào có thể dàn dựng theo yêu cầu.
Kết Quả Thực Địa
Một lượt chạy đầy đủ, từng màn hình một.
Các phiên studio hoàn chỉnh trên phần cứng sản xuất: chân pin cong trên bo mạch Jetson, vết xước vi mô và chuyển giao phong cách xuyên bề mặt. Di chuột lên bất kỳ khung nào để phóng to chi tiết.
Tạo lỗi chân pin bị cong chân thực như ảnh trên đầu nối PCB mật độ cao. Dùng NVIDIA Jetson Xavier làm tham chiếu, chọn chính xác các hàng chân pin của đầu nối, mô tả góc và hướng cong, rồi để AI tổng hợp hư hại chân pin thực tế, cung cấp cho mô hình của bạn những ví dụ lỗi hiếm gặp mà nó cần mà không cần chạm vào một bo mạch thật nào.
4 khung · cuộn →
Bước 1 - Tải Lên và Cấu Hình
Giao diện chính của Defect Creator. Bo mạch Jetson Xavier đã được nạp, các hàng chân pin được đánh dấu và các cài đặt loại lỗi cùng mức độ nghiêm trọng được cấu hình ở panel bên phải.
Bước 2 - Kết Quả AI
Kết quả được tạo: các chân pin cong chân thực như ảnh được thêm vào đúng vị trí đã chọn. AI tái tạo lại ánh sáng, bóng đổ của chân pin và biến dạng kim loại chính xác.
Chi Tiết - Mặt Nạ Chọn
Ảnh phóng to của mặt nạ chọn được tô trên đầu nối chân pin. Nét cọ chính xác đảm bảo lỗi chỉ xuất hiện ở các chân pin đầu nối mục tiêu.
Chi Tiết - Lỗi Cuối Cùng
Kết quả phóng to cho thấy các chỗ cong tổng hợp trên chân pin. Lưu ý góc biến dạng có tính vật lý hợp lý và độ bóng kim loại được giữ nguyên từ ảnh gốc.
Năng Lực
Các công cụ làm việc thực sự.
Những gì cần có để biến một ảnh tham chiếu sạch thành một bộ dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn mà mô hình kiểm tra của bạn có thể học từ đó.
Gợi ý lỗi dựa trên AI
Tải lên một ảnh sản phẩm và bộ máy tác tử sẽ đọc vật liệu bề mặt, kết cấu và ánh sáng, rồi đề xuất các loại lỗi có khả năng cao nhất cho chi tiết.
Kho lỗi tổng hợp của bạn
Tự động gắn thẻ, lập chỉ mục, lưu cục bộ trong trình duyệt của bạn. Không tải lên đám mây, không dữ liệu nào rời khỏi máy của bạn.
Kiểm soát mức độ nghiêm trọng
Từ những bất thường vi mô gần như không thấy được đến hư hại bề mặt nghiêm trọng.
Tạo theo lô
Đưa hàng trăm biến thể tổng hợp vào hàng đợi và để bộ máy dựng chúng một cách tự động.
Một lỗi, mọi bề mặt
Dựng lại một lỗi thật lên bất kỳ ảnh tham chiếu sạch nào. Một vết nứt trở thành hàng trăm mẫu.
Báo Cáo Thực Địa
Các kỹ sư nói gì.
Các nhóm thuộc nhiều ngành đang tăng tốc huấn luyện mô hình học sâu bằng dữ liệu lỗi tổng hợp.
Bộ dữ liệu đầy đủ trong chưa đầy một giờ.
“Chúng tôi từng mất hàng tuần để thu thập và gắn nhãn ảnh lỗi cho mỗi dòng sản phẩm mới. Độ chính xác của mô hình thực sự được cải thiện vì dữ liệu tổng hợp bao phủ những trường hợp ngoại lệ mà chúng tôi chưa bao giờ ghi lại được trên dây chuyền.”
Hàng tháng phủ SKU chỉ trong vài phút.
“Trong môi trường sản xuất đa dạng cao, mỗi lần chuyển đổi đồng nghĩa với những loại lỗi mới cần huấn luyện. Bộ máy tạo ra hàng nghìn biến thể chân thực như ảnh chỉ trong vài phút, thay đổi hoàn toàn lịch trình triển khai của chúng tôi.”
Từ ý tưởng đến mô hình đã huấn luyện chỉ trong một buổi chiều.
“Tôi tải lên một ảnh chuẩn, chọn các loại lỗi tôi cần, và có ngay một bộ dữ liệu tổng hợp đầy đủ trong vài phút. Không cần dàn dựng chi tiết, không chờ hàng lỗi, không gắn nhãn thủ công.”
Triển Khai
Các trường hợp sử dụng.
Các hướng dẫn từng bước về OV Auto-Defect Creator Studio chạy trên các chi tiết sản xuất thật. Xem chính xác cách mỗi phiên hoạt động, từng màn hình một.
Tham Khảo
Câu hỏi thường gặp.
Dữ liệu lỗi tổng hợp và OV Auto-Defect Creator Studio.
Dữ liệu lỗi tổng hợp là hình ảnh lỗi do máy tính tạo ra từ một ảnh tham chiếu sạch thay vì được thu thập từ các chi tiết lỗi thật. OV Auto-Defect Creator Studio dựng các lỗi chân thực như ảnh lên chính ảnh sản phẩm thật của bạn, mỗi lỗi kèm một nhãn ở mức pixel, để bạn có thể huấn luyện một mô hình kiểm tra mà không phải chờ lỗi thật xuất hiện trên dây chuyền.
Bạn chụp các ảnh tham chiếu sạch, đánh dấu một vùng và mô tả lỗi bằng ngôn ngữ đơn giản. Studio tạo ra lỗi trên bề mặt thật trong khoảng mười giây kèm mặt nạ phân đoạn của nó. Lặp lại cho mỗi lớp lỗi, rồi huấn luyện trên camera biên. Không cần lập trình hay kỹ thuật thị giác máy.
Chỉ khoảng 15 phút từ một ảnh tham chiếu sạch đến một mô hình được triển khai cho một quy trình lỗi đơn lẻ, so với chu kỳ thu thập dữ liệu và huấn luyện lại kéo dài nhiều tháng của thị giác máy truyền thống.
Chuyển Giao Phong Cách dựng lại một lỗi đã gắn nhãn trên các biến thể vật liệu và màu sắc, ví dụ cùng một vết xước trên gỗ, laminate và composite. Các dây chuyền đa dạng cao bao phủ mọi biến thể từ một lỗi được tạo ra duy nhất, nên các SKU mới được đưa vào nhanh hơn khoảng 12,4 lần.
Không. Đầu vào duy nhất từ dây chuyền thật là các ảnh tham chiếu sản phẩm tốt, sạch. Mọi lớp lỗi được tạo ra một cách tổng hợp, nên bạn không bao giờ làm hỏng chi tiết hay chờ đợi các lỗi hiếm xuất hiện.
Bắt Đầu Xây Dựng Bộ Dữ Liệu Tổng Hợp Của Bạn Ngay Hôm Nay
Những nhà sản xuất chiến thắng với kiểm tra bằng AI là những người đã giải quyết được bài toán dữ liệu huấn luyện. Trình tạo lỗi này chính là cách họ làm được điều đó.
Khám Phá Bộ Công Cụ GenAI
Thêm các công cụ AI tác tử cho các nhóm sản xuất
Integration Builder
Tạo luồng bằng AI tác tử cho các giao thức công nghiệp. Mô tả logic tự động hóa của bạn bằng ngôn ngữ đơn giản, nhận về một luồng sẵn sàng cho sản xuất.
Khởi Chạy Công Cụ →
Expert Assistant
Tư vấn kỹ thuật bằng AI 24/7 được huấn luyện trên tài liệu sản phẩm và các thực hành tốt nhất của bạn.
Bắt Đầu Trò Chuyện →