Estudio de Creación de Defectos

Problema que resuelve: Necesita datos de entrenamiento para defectos raros, pero esperar a que ocurran de forma natural toma semanas o meses.

Qué hace: Genera imágenes sintéticas de defectos fotorealistas a partir de una sola imagen buena más una descripción en inglés simple. Cargue una pieza buena, marque dónde debe aparecer el defecto, descríbalo ("fisura delgada a lo largo de la costura de soldadura") y obtenga docenas de imágenes de entrenamiento realistas en segundos.

Comenzando

1. Cargue una imagen limpia y bien iluminada de su pieza. Arrastre y suelte en el lienzo, o haga clic en Examinar Archivos. La herramienta admite hasta 8K de resolución, y todas las imágenes se almacenan localmente en su navegador.
2. Elija su objetivo de cámara. Cambie entre OV10i/OV20i (1408 x 1080, relación de aspecto 4:3) y OV80i (3840 x 2160, relación de aspecto 16:9). Estos coinciden con la salida real del sensor de las cámaras OV. Si su imagen es más grande, la herramienta la reduce automáticamente. Si la relación de aspecto no coincide, una superposición de recorte le permite elegir qué parte conservar.
3. Seleccione un tipo de defecto. Después de cargar, la IA analiza el material, la forma y el acabado superficial de su pieza, y luego sugiere tipos de defectos relevantes. Hay 16 tipos de defectos integrados disponibles: Rasguño, Dentado, Astillado, Manchas, Grietas, Corrosión, Porosidad, Defecto de Soldadura, Descoloración, Rebaba, Delaminación, Deformación, Contaminación, Material Faltante, Inclusión y Oxidación. También puede agregar Defectos Personalizados con sus propias descripciones.
4. Marque la región del defecto. Use las herramientas de anotación para dibujar con precisión dónde debe aparecer el defecto en la imagen.
5. Generar. Haga clic en el botón púrpura Generar. La IA crea un defecto fotorealista dentro de su región marcada.

Herramientas de anotación

La barra de herramientas izquierda proporciona siete herramientas para la colocación precisa de defectos:

Atajo	Herramienta	Mejor para
C	Marcador Circular	Defectos redondos o tipo punto como huecos, burbujas, descoloración localizada
M	Selección Rectangular	Patrones en bandas como rasguños a lo largo de un borde o deformación a nivel de panel
L	Lazo	Formas irregulares u orgánicas como grietas, derrames, patrones de fractura complejos
G	Mover/Redimensionar	Reposicionar y redimensionar anotaciones después de dibujarlas
E	Borrador	Eliminar anotaciones
H	Pan	Navegar por la imagen (también disponible temporalmente manteniendo Espacio)
Z	Zoom	Aumentar hasta 800% para precisión a nivel de píxel

Atajos adicionales de teclado: Ctrl+Z para deshacer, Ctrl+Shift+Z para rehacer, Del para eliminar la última anotación.

Barra de herramientas de anotación

Panel de tipo de defecto con selector de cámara y botón Generar

Las regiones ajustadas producen mejores resultados

Trate cada anotación como una ventana de instrucción precisa. La IA genera defectos solo dentro de su selección. Si su región está ajustada alrededor de la zona de defecto prevista, el modelo puede enfocarse con precisión. Las regiones sueltas que incluyen un fondo no relacionado pueden hacer que el modelo extienda la influencia del defecto a un área adicional.

Escribiendo descripciones efectivas de defectos

La IA interpreta el nombre de su defecto como una instrucción en lenguaje natural. La especificidad es importante.

Calidad	Ejemplo	Por qué
Bueno	"Rasguños horizontales transparentes ligeros en plástico brillante"	Incluye morfología, dirección, tipo de superficie y comportamiento visual
Bueno	"Grieta radial fina cerca de la esquina moldeada"	Específico sobre la forma, ubicación y contexto del material
Malo	"rasguño"	Demasiado vago para que el modelo produzca algo útil
Malo	"daño"	Sin morfología, sin contexto de superficie

Comience con los tipos de defectos sugeridos por la IA primero. Aparecen cortos en la IU, pero internamente cada uno se mapea a una descripción semántica más rica que ayuda al modelo a producir resultados precisos. Solo agregue un defecto personalizado cuando su objetivo no esté cubierto por las sugerencias.

Captura de Imagen (defectos de referencia)

Una de las características más poderosas. Use Explorar y Capturar para seleccionar una imagen cargada, marcar un área de defecto real y guardarla como una plantilla de referencia reutilizable. Esto le permite transferir un defecto real de una imagen a otras imágenes.

• Nombrar es crítico. El recorte incluye tanto el defecto como el fondo circundante. La IA utiliza su nombre para entender qué parte es el defecto real. "Perno doblado en conector" le da al modelo un ancla semántica, mientras que "defecto" lo deja adivinando.
• Escenarios de transferencia: Mismo componente en una posición diferente, componentes similares en la misma línea, o incluso diferentes líneas de fabricación cuando el concepto de defecto aún tiene sentido (por ejemplo, un rasguño en una carcasa de plástico se transfiere bien a otra carcasa de plástico).
• Controles de Severidad, Rotación y Tamaño (solo defectos de referencia): Sin variación, cada defecto transferido sería una copia exacta. La rotación cambia el ángulo y la orientación. El tamaño controla la cobertura espacial. La severidad controla cuán visualmente prominente aparece el defecto.

Control de Severidad

El control deslizante de severidad regula cuán visualmente prominente aparece el defecto. El valor predeterminado es intencionalmente sutil porque la mayoría de los defectos de fabricación reales son sutiles. Incluso al 50%, los defectos siguen siendo bastante tenues. Al 1%, los defectos son casi invisibles para los humanos, pero las cámaras de visión OV aún pueden detectarlos. Esta es una de las principales ventajas de la visión artificial: la cámara nunca se cansa y puede captar patrones por debajo del umbral de percepción humana.

Modo de Variaciones de Estilo

Ubicado junto al botón Cambiar Imagen. Después de cargar una imagen, la IA analiza el tipo de componente y sugiere modificaciones de estilo comunes en la fabricación, como cambiar un acabado metálico de cepillado a pulido, cambiar el color del plástico o alterar el tipo de recubrimiento. También puede agregar sus propias variaciones de estilo personalizadas.

Dos secuencias válidas:

• Restilizar primero, luego agregar defectos. Útil para generar datos de entrenamiento para una nueva línea de productos o color antes de que exista físicamente.
• Agregar defectos primero, luego restilizar. Ver cómo se ve el mismo defecto a través de variantes de material, acabado y color.

La geometría del componente, la orientación, el diseño y la composición permanecen idénticos. Solo cambia el atributo de estilo objetivo. Esto es especialmente valioso porque el contexto del defecto (ubicación, forma, severidad) se mantiene estable a través de las variantes, por lo que su modelo aprende a detectar el defecto en sí, en lugar de una combinación específica de defecto más apariencia de superficie.

Límites de región

• Hasta 9 regiones de defectos normales (basadas en texto, integradas o personalizadas)
• Hasta 4 defectos de transferencia de imagen de referencia
• Menos regiones generalmente producen resultados más limpios. Comience con una región precisa, verifique la calidad y luego agregue más de manera incremental.

Cola y rendimiento

El Studio ejecuta hasta 3 generaciones en paralelo. Las solicitudes adicionales se colocan en cola automáticamente y se ejecutan a medida que se disponen de espacios. Utilice ráfagas de 3 ejecuciones para comparaciones rápidas A/B/C: envíe la misma configuración tres veces, compare los resultados uno al lado del otro y elija la mejor salida. Para volumen, coloque en cola 10 o más trabajos y déjelos procesar mientras continúa con otras tareas.

Comparar, Biblioteca y Descargas

• Comparar: Alternar entre la imagen base y la generada. Para defectos sutiles, el cambio rápido al estilo de parpadeo funciona mejor. El sistema visual humano detecta el cambio a través del movimiento mucho mejor que a través de una comparación estática lado a lado.
• Biblioteca de Imágenes: La bandeja inferior proporciona una película desplazable para un escaneo visual rápido. La vista expandida agrega gestión completa del conjunto de datos: búsqueda, ordenación, selección múltiple (Ctrl/Shift-click), descarga de imágenes individuales, creación de archivos ZIP para pipelines de entrenamiento y eliminación.
• Persistencia de anotaciones: Cuando cambie entre imágenes, todas las anotaciones se preservan y restauran automáticamente. Navegue a otra imagen para revisarla y luego regrese para encontrar todas sus regiones exactamente donde las dejó.

Flujo de trabajo recomendado

1. Cargue una imagen base limpia y asegúrese de que se ajuste al marco de OV10i (1408 x 1080). Una buena iluminación, un enfoque adecuado y un fondo mínimo ayudan mucho.
2. Comience con los defectos sugeridos por la IA. Están calibrados para su tipo de pieza. Solo agregue nombres personalizados cuando falte su defecto objetivo.
3. Coloque una región precisa y ajustada y genere primero. Las ejecuciones de una región son la base más confiable.
4. Utilice Comparar de manera agresiva después de cada generación. Para defectos sutiles, el cambio rápido hace que incluso las diferencias pequeñas sean visualmente evidentes.
5. Ajuste la severidad, la precisión de la región y la redacción según lo que vea. Repita hasta que la calidad se estabilice, luego escale a múltiples regiones y volumen en cola.

Comience con datos reales, acelere con sintéticos

El mejor enfoque: entrene primero con sus 3-5 imágenes reales iniciales, identifique dónde tiene dificultades la IA y luego use Defect Studio para generar ejemplos sintéticos dirigidos para esos modos de falla específicos. Los datos reales enseñan la base; los datos sintéticos llenan los vacíos.

Los datos sintéticos complementan los datos reales, no los reemplazan

Las imágenes de Defect Studio son poderosas para llenar vacíos en su conjunto de entrenamiento, pero nunca deben ser su única fuente de datos de entrenamiento. Siempre valide el rendimiento del modelo contra imágenes de producción reales.

Velo en acción

Dónde encaja en el flujo de trabajo: Usará Defect Studio durante Paso 4: Entrene su modelo de IA para construir datos de entrenamiento más rápido.