製品のハイライト
高忠実度
StableDiffusion フレームワークと産業用欠陥検査における Aqrose の深い専門知識に基づいて構築された AIDG の AI アルゴリズムは、さまざまなワークピースの構造や背景に適応し、本物のエッジ、テクスチャ、色の詳細を備えた欠陥を生成します。
高速かつ柔軟
複数の生成モードをサポートします: 詳細アノテーション、パラメータベースの自動生成、バッチ生成、混合欠陥生成。これにより、高品質で多様でバランスのとれたサンプルを迅速に作成できます。
欠陥ライブラリ
ユーザーが不良材料を蓄積および管理できるため、ある製品から別の製品に不良情報を転送して再利用できるため、生産ラインの切り替えのシナリオで非常に価値があります。
仕組み
実際の欠陥サンプルのインポート
注釈付きの欠陥ライブラリを構築する
OK (欠陥のない) サンプルをインポートする
生成要件の設定
AI の生成または移行を実行する
結果の確認とエクスポート
適用シナリオ
高歩留り生産
欠陥がまれな場合、十分なサンプルを収集するのに時間がかかりすぎます。 AIDG はトレーニングと検証用に合成欠陥を生成し、より迅速でパフォーマンスの高いモデル開発を保証します。
少量生産
1 日あたりの生産量が制限されている業界では、AIDG によってデータセットの作成が加速され、AI のトレーニングとテストが可能になります。
新たな欠陥の種類
検出漏れにつながる新たな欠陥については、AIDG はわずか数個の実際のサンプルから合成画像のバッチを生成し、迅速なモデルのアップグレードをサポートします。
生産ラインの切り替え
製品バリアントの変更中に、AIDG は既存の製品から欠陥を転送することでシミュレートされた欠陥データを生成し、更新された生産ラインへの AI モデルの導入を加速します。