产品换型可利用“缺陷合成”对相关产品进行快速缺陷生成,用于模型训练,实现模型快速部署。 3 模型快速完善 当产线出现漏检缺陷,可通过“缺陷合成”生成仿真缺陷,快速降低生产漏检。 智能高效 操作便捷 “缺陷合成”只需通过标记缺陷样品、放置良品,缺陷合成三步操作,即可生成大量高质量缺陷图,扩充训练样本集,大幅缩短样...
利用文本信息生成类似输入图像的非缺陷数据图像,能确保生成图像与预期分布相一致,解决了非缺陷数据缺乏多样性的问题 我们的目标不是缺陷检测嘛,为什么需要无缺陷数据集呢: 通过训练非缺陷数据的分布来试图识别缺陷来解决这个问题,也有人提出不适应目标分布,使用概率方法将图像的可逆函数训练成高斯分布。总之,无缺陷数据影...
可以基于真实缺陷的素材,快速批量生成高仿真度的缺陷图像,帮助用户高效获取AI模型构建及验证所需的样本,并提高模型的泛化能力与适应性,降低获得高质量模型的数据成本。 AIDG产品亮点 01生成样本真实度高 基于工业缺陷检测领域多年实践的预训练模型+Stable Diffusion框架,可适应复杂结构缺陷、背景变化、缺陷边缘处理等多样场...
基于工业缺陷检测领域多年实践的预训练模型+Stable Diffusion框架,可适应复杂结构缺陷、背景变化、缺陷边缘处理等多样场景,高度还原真实缺陷纹理、立体度和色彩细节,可直接用于模型开发 02生成方式灵活高效 只需1-5张的真实样本,支持批量生成、自动生成、参数生成,支持对多个缺陷类型进行组合,保障样本丰富均衡 ...
电池极柱中的制造缺陷,如裂纹、焊洞等 半导体中的各种错位姿态、焊点断裂等 镜头生产中尺寸不一的灰尘、异物等 在这样的背景下,阿丘科技推出了工业级智能图像生成软件AIDG,一款基于Stable Diffusion框架的数据生成平台,AIDG平台的出现,为AI质检模型的训练提供了一种全新的解决方案。
在当今智能制造的浪潮中,AI技术的应用已经成为推动产业升级的关键力量。在工业视觉检测领域,AI技术的引入不仅提高了检测的效率和准确性,更通过一系列创新工具,如AI缺陷生成工具(AIDG),为工业检测带来了新的可能。 AIDG作为工业AI视觉算法平台软件AIDI的特色功能之一,其强大的能力令人瞩目。它能够实现高度还原缺陷细节特征...
天准科技申请基于对抗网络的样本缺陷生成方法专利，改善缺陷生成质量 金融界2024年3月26日消息，据国家知识产权局公告，苏州天准科技股份有限公司申请一项名为“一种基于对抗网络的样本缺陷生成方法“，公开号CN117765366A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本发明提供了一种基于对抗网络的样本缺陷生成方法，属于缺陷...
除了温度和晶体生长过程外，外部环境因素也会影响晶体缺陷的生成。例如，化学腐蚀、物理损伤等外部作用会破坏晶体的完整性，导致缺陷的产生。因此，晶体缺陷的生成是一个复杂的过程，受多种因素共同影响。值得注意的是，晶体缺陷虽然破坏了晶体的对称性和完整性，但也为材料性能的调控提供了可能。通过控制晶体...
通过精确控制生长工艺参数,减少外延生长过程中的应力积累和缺陷生成,从而提高外延片的良品率和可靠性。 技术优势 减少掉落物缺陷:通过氢气吹扫技术,有效清除生长炉腔内的稀松、易脱落的碳化硅颗粒,从而减少掉落物缺陷的生成。 提高产品质量:定期清理托盘和生长炉腔,保持内部干净状态,有助于减少污染和缺陷,提高SiC外延片...
缺陷生成是在工业生产中非常重要的一个任务。通过生成缺陷图像,我们可以训练机器学习模型来检测和识别这些缺陷,从而提高生产线的效率和质量。近年来,生成对抗网络(GAN)在生成高质量图像方面取得了巨大的成功,因此使用GAN来生成缺陷图像是一个有潜力的方法。