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

Getting started

1. Cargue una imagen limpia y bien iluminada de su pieza. Arrastre y suelte en el lienzo, o haga clic en Buscar Archivos. La herramienta admite hasta 8K de resolución, y todas las imágenes se almacenan localmente en su navegador.
2. Elija su objetivo de cámara. Alternar entre OV10i/OV20i (1408 x 1080, relación 4:3) y OV80i (3840 x 2160, 16:9). Estas 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, se mostrará una superposición de recorte para que escoja qué parte 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 defecto relevantes. Hay 16 tipos de defecto integrados disponibles: Scratch, Dent, Chip, Stain, Crack, Corrosion, Porosity, Weld Defect, Discoloration, Burr, Delamination, Warping, Contamination, Missing Material, Inclusion y Oxidation. También puede agregar 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 Generar. La IA crea un defecto fotorealista dentro de la región marcada.

Annotation tools

La barra de herramientas izquierda ofrece siete herramientas para una colocación precisa del defecto:

Atajo	Herramienta	Mejor para
C	Circle Marker	Defectos redondos o del tipo punto como pits, bubbles, localized discoloration
M	Rectangle Select	Patrones en bandas como rayas 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	Reposicionamiento y cambio de tamaño de las anotaciones después de dibujarlas
E	Eraser	Eliminar anotaciones
H	Pan	Navegación alrededor de la imagen (también disponible temporalmente manteniendo Space)
Z	Zoom	Ampliación de 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.

Annotation toolbar

Defect type panel with camera selector and Generate button

Tight regions produce better results

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

Escribiendo 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	"Rasguños horizontales ligeros y transparentes en plástico brillante"	Incluye morfología, dirección, tipo de superficie y comportamiento visual
Bueno	"Grieta radial fina cerca de una esquina moldeada"	Especifica la forma, la ubicación y el contexto del material
Malo	""rasguño""	Demasiado vago para que el modelo pueda generar 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 IU, pero internamente cada uno se mapea a una descripción semántica más rica que ayuda al modelo a producir resultados precisos. Solo añada 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, marque una zona real de defecto y guárdela 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 usa su nombre para entender cuál parte es el defecto real. "Bent pin on connector" da al modelo un ancla semántica, mientras que "defect" lo deja adivinar.
• 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 siga teniendo sentido (p. ej., un rayón en una carcasa plástica se transfiere bien a otra carcasa plástica).
• Deslizadores de severidad, rotación y tamaño (solo para 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 es el defecto.

Control de severidad

El deslizador de severidad controla cuán prominente visualmente es el defecto. El valor predeterminado está intencionadamente sutil porque la mayoría de los defectos reales en la fabricación son sutiles. Incluso al 50%, los defectos siguen siendo bastante tenues. A un 1%, los defectos son casi invisibles para los humanos, pero las cámaras de visión OV 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 Variaciones de Estilo

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

Dos secuencias válidas:

• Rediseñar primero, luego añadir defectos. Útil para generar datos de entrenamiento para una nueva línea de productos o paleta de colores antes de que exista físicamente.
• Añadir defectos primero, luego rediseñar. Vea cómo el mismo defecto se ve en 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 objetivo. Esto es especialmente valioso porque el contexto del defecto (ubicación, forma, severidad) permanece estable entre variantes, de modo que su modelo aprende a detectar el defecto en sí y no 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 imagen de referencia
• Un menor número de regiones suele generar resultados más limpios. Comience con una región precisa, 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 conforme estén disponibles las ranuras. 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, coloque 10 o más trabajos en cola y déjelos procesar mientras continúa con otras tareas.

Comparar, Biblioteca y Descargas

• Comparar: Alternar entre la imagen base y la generada. Para defectos sutiles, la 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 tira de imágenes desplazable para un escaneo visual rápido. La vista expandida añade gestión completa del conjunto de datos: búsqueda, clasificación, selección múltiple (Ctrl/Shift-click), descargar imágenes individuales, crear archivos ZIP para pipelines de entrenamiento y eliminar.
• Persistencia de anotaciones: Cuando cambia entre imágenes, todas las anotaciones se conservan y se restauran automáticamente. Navegue fuera para revisar otra imagen, luego vuelva para encontrar todas sus regiones exactamente donde las dejó.

Flujo de trabajo recomendado

1. Cargue una imagen base limpia y asegúrese de que encaje en el encuadre OV80i (3840 x 2160). Una iluminación adecuada, un enfoque correcto y un fondo con poco desorden ayudan.
2. Comience con defectos sugeridos por 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 la primera. Las ejecuciones de una región son la base más confiable.
4. Utilice Comparar de forma agresiva tras cada generación. Para defectos sutiles, la conmutación rápida hace que incluso las diferencias pequeñas se destaquen visualmente.
5. Ajuste la severidad, la precisión de la región y la redacción según lo que observe. Repita hasta que la calidad se estabilice, luego escale a múltiples regiones y a un volumen en cola.

Comience con datos reales, acelere con sintéticos

La mejor estrategia: entrene con sus 3–5 imágenes reales iniciales primero, identifique dónde falla la IA, luego use Defect Studio para generar ejemplos sintéticos focalizados para esos modos de fallo específicos. Los datos reales enseñan la línea base; los datos sintéticos cubren las lagunas.

Los datos sintéticos complementan a los reales, no los reemplazan

Las imágenes de Defect Studio son útiles para rellenar 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 reales de producción.

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.