Defect Creator Studio

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 de defectos sintéticos fotorrealistas a partir de una única imagen buena más una descripción en inglés claro. Suba una pieza buena, marque dónde debe aparecer el defecto, descríbalo ("fisura delgada a lo largo de la junta de soldadura"), y obtenga docenas de imágenes de entrenamiento realistas en segundos.

Inicio

1. Suba una imagen limpia y bien iluminada de su pieza. Arrastre y suelte en el lienzo, o haga clic en Examinar archivos. La herramienta admite resoluciones de hasta 8K, 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, 16:9). Estos coinciden con la salida real del sensor de las cámaras OV. Si su imagen es más grande, la herramienta se reduce automáticamente. Si la relación de aspecto no coincide, una superposición de recorte le permite elegir qué porción conservar.
3. Seleccione un tipo de defecto. Después de la carga, la IA analiza el material, la forma y el acabado de la superficie de su pieza, y luego sugiere tipos de defectos relevantes. Hay 16 tipos de defectos integrados disponibles: Scratch, Dent, Chip, Stain, Crack, Corrosion, Porosity, Weld Defect, Discoloration, Burr, Delamination, Warping, Contamination, Missing Material, Inclusion y Oxidation. También puede añadir Custom Defects 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 morado Generate. La IA crea un defecto fotorrealista dentro de la región marcada.

Annotation tools

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

Shortcut	Tool	Best for
C	Circle Marker	Defectos redondos o tipo punto, como hoyuelos, burbujas y decoloración localizada
M	Rectangle Select	Patrones en bandas, como rayaduras a lo largo de un borde o deformación a nivel de panel
L	Lasso	Formas irregulares u orgánicas como grietas, derrames, patrones de fractura complejos
G	Move/Resize	Reubicar y redimensionar anotaciones después de dibujarlas
E	Eraser	Eliminar anotaciones
H	Pan	Navegar por la imagen (también disponible temporalmente manteniendo Space)
Z	Zoom	Ampliar hasta 800% para precisión a nivel de píxel

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

Barra de anotación

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

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 centrarse con precisión. Las regiones sueltas que incluyan fondo no relacionado pueden hacer que el modelo extienda la influencia del defecto a un área adicional.

Descripciones de defectos efectivas

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

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

Comience con los tipos de defectos sugeridos por la IA primero. Aparecen breves en la interfaz, 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 desde Imagen (defectos de referencia)

Una de las características más potentes. Use Browse & Capture para seleccionar una imagen cargada, marcar una 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.

• El nombre 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. "Bent pin on connector" le da al modelo un ancla semántica, mientras que "defect" lo deja adivinando.
• Escenarios de transferencia: La misma pieza en una posición diferente, piezas similares en la misma línea, o incluso diferentes líneas de fabricación cuando el concepto de defecto aún tiene sentido (p. ej., un rasguño en una carcasa plástica se transfiere bien a otra carcasa plástica).
• Deslizadores de Severity, Rotación y Tamaño (solo para defectos de referencia): Sin variación, cada defecto transferido sería una copia exacta. Rotación cambia el ángulo y la orientación. El Tamaño controla la cobertura espacial. La Severity controla cuán visualmente prominente aparece el defecto.

Control de Severidad

El deslizador de severidad controla cuán visualmente prominente aparece el defecto. El valor por defecto es intencionadamente sutil porque la mayoría de defectos reales de fabricación son sutiles. Incluso al 50%, los defectos siguen siendo bastante tenues. Al 1%, los defectos son casi invisibles para las personas, pero las cámaras OV vision aún pueden detectarlos. Esta es una de las ventajas clave de la visión por máquina: la cámara nunca se cansa y puede detectar patrones por debajo del umbral de la percepción humana.

Modo de Variaciones de Estilo

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

Dos secuencias válidas:

• Restyle primero, luego añade defectos. Útil para generar datos de entrenamiento para una nueva línea de productos o paleta de colores antes de que exista físicamente.
• Añade defectos primero, luego restyle. Vea cómo el mismo defecto se ve a través de variantes de material, acabado y color.

La geometría de la pieza, la orientación, la disposición y la composición siguen siendo idénticas. Solo cambia el atributo de estilo dirigido. Esto es especialmente valioso porque el contexto del defecto (ubicación, forma, severidad) se mantiene estable a lo largo de las variantes, de modo que su modelo aprenda a detectar el defecto en sí en lugar de una combinación específica de defecto más apariencia de la superficie.

Límites de regiones

• Hasta 9 regiones de defecto normales (integradas o basadas en texto personalizadas)
• Hasta 4 defectos de transferencia de imágenes de referencia
• En general, menos regiones producen resultados más limpios. Comience con una región precisa y bien delimitada, verifique la calidad y luego agregue más de forma incremental.

Cola y rendimiento

El Studio ejecuta hasta 3 generaciones en paralelo. Las solicitudes adicionales se encolan automáticamente y se ejecutan a medida que haya ranuras disponibles. Use ráfagas de 3 ejecuciones para una rápida comparación A/B/C: envíe la misma configuración tres veces, compare los resultados lado a lado y elija la mejor salida. Para volumen, encole 10 o más trabajos y deje que se procesen mientras continúa con otras tareas.

Comparar, Biblioteca y Descargas

• Comparar: Alternar entre la línea base y la imagen generada. Para defectos sutiles, una conmutación rápida estilo parpadeo funciona mejor. El sistema visual humano detecta cambios a través del movimiento mucho mejor que mediante una comparación estática lado a lado.
• Biblioteca de imágenes: La bandeja inferior proporciona una filmstrip desplazable para un escaneo visual rápido. La vista ampliada añade gestión completa del conjunto de datos: búsqueda, ordenación, selección múltiple (Ctrl/Shift-click), descargar imágenes individuales, crear archivos ZIP para pipelines de entrenamiento y eliminar.
• Persistencia de anotaciones: Al cambiar entre imágenes, todas las anotaciones se guardan y restauran automáticamente. Navegue a otra imagen para revisarla y vuelva 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 encuadre OV20i (1408 x 1080). Una buena iluminación, enfoque adecuado y poco desorden de fondo ayudan.
2. Comience con defectos sugeridos por IA. Están calibrados para su tipo de pieza. Solo agregue nombres personalizados cuando falte el defecto objetivo.
3. Coloque una región precisa y bien delimitada y genere la primera. Las ejecuciones de una sola región son la base más confiable.
4. Utilice Compare de forma agresiva después de cada generación. Para defectos sutiles, la conmutación rápida hace que incluso diferencias mínimas resalten visualmente.
5. Ajuste la severidad, la delimitación de la región y la redacción según lo que observe. Repita hasta que la calidad se estabilice, luego escale a múltiples regiones y a volumen en cola.

Comience con datos reales, acelere con datos sintéticos

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

Los datos sintéticos complementan a los datos reales, pero no los sustituyen

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

Véalo en acción

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