Defect Creator Studio

Vấn đề được giải quyết: Bạn cần dữ liệu huấn luyện cho các lỗi hiếm gặp, nhưng việc chờ đợi chúng xảy ra tự nhiên có thể mất hàng tuần hoặc hàng tháng.

Chức năng: Tạo ra các hình ảnh lỗi tổng hợp chân thực từ một hình ảnh tốt duy nhất cộng với mô tả bằng tiếng Anh đơn giản. Tải lên một bộ phận tốt, đánh dấu nơi lỗi sẽ xuất hiện, mô tả nó ("vết nứt nhỏ dọc theo đường hàn"), và nhận hàng chục hình ảnh huấn luyện chân thực trong vài giây.

Tóm lại

• Tạo hình ảnh lỗi tổng hợp từ một hình ảnh tốt và một mô tả đơn giản
• Chạy trên đám mây, phía sau màn hình đồng ý được ghi nhớ theo từng camera
• Sử dụng nó để lấp đầy khoảng trống sau khi huấn luyện trên các bộ phận thực tế, không bao giờ thay thế chúng

Chạy trên đám mây

Trên OV Spark Pro, Defect Studio nằm dưới mục Agentic Tools trong thanh bên và có biểu tượng cloud. Lần đầu tiên bạn mở nó trên một camera nhất định, một màn hình đồng ý sẽ xuất hiện trước khi bất cứ thứ gì được tải.

Bốn cam kết mà nó đưa ra:

• Camera của bạn vẫn offline theo mặc định, và chỉ kết nối khi bạn đang chủ động sử dụng công cụ đám mây
• Dữ liệu được truyền qua kết nối bảo mật, được mã hóa đến Overview
• Hình ảnh và kết quả chỉ được sử dụng để cung cấp công cụ bạn đã yêu cầu
• Không có gì rời khỏi camera cho đến khi bạn tiếp tục, và lựa chọn được ghi nhớ trên thiết bị này

Kiểm tra điều này với chính sách của cơ sở trước khi chấp nhận

Nhiều nhà máy hạn chế việc gửi hình ảnh sản xuất ra khỏi cơ sở. Sự đồng ý được lưu trữ theo từng số serial camera, vì vậy việc chấp nhận trên một camera không áp dụng cho bất kỳ camera nào khác, và một camera trên mạng cách ly có thể vẫn được cách ly.

Việc từ chối không làm bạn mất gì khác. Mọi khả năng inspection trên camera đều chạy trên thiết bị và không phụ thuộc vào tính năng này.

Bắt đầu

1. Tải lên một hình ảnh sạch, được chiếu sáng tốt của bộ phận của bạn. Kéo và thả vào canvas, hoặc nhấp vào Browse Files. Công cụ hỗ trợ độ phân giải lên đến 8K, và tất cả hình ảnh được lưu trữ cục bộ trong trình duyệt của bạn.
2. Chọn camera đích. Khớp tỷ lệ khung hình với camera mà dữ liệu huấn luyện dành cho. OV Spark Pro chụp 2592 x 1944 ở tỷ lệ 4:3. Nếu hình ảnh của bạn lớn hơn, công cụ sẽ tự động giảm kích thước. Nếu tỷ lệ khung hình không khớp, một lớp phủ cắt cho phép bạn chọn phần nào muốn giữ lại.
3. Chọn loại lỗi. Sau khi tải lên, AI phân tích vật liệu, hình dạng và bề mặt hoàn thiện của bộ phận, sau đó đề xuất các loại lỗi phù hợp. Có 16 loại được tích hợp sẵn: Scratch, Dent, Chip, Stain, Crack, Corrosion, Porosity, Weld Defect, Discoloration, Burr, Delamination, Warping, Contamination, Missing Material, Inclusion, và Oxidation. Bạn cũng có thể thêm Custom Defects với mô tả riêng của mình.
4. Đánh dấu vùng lỗi. Sử dụng các công cụ chú thích để vẽ chính xác nơi lỗi sẽ xuất hiện.
5. Tạo. Nhấp vào nút Generate màu tím. AI tạo ra một lỗi chân thực trong vùng đã đánh dấu của bạn.

Công cụ chú thích

Thanh công cụ bên trái cung cấp bảy công cụ để đặt lỗi chính xác:

Phím tắt	Công cụ	Phù hợp nhất cho
C	Circle Marker	Các lỗi dạng tròn hoặc đốm như rỗ, bọt khí, biến màu cục bộ
M	Rectangle Select	Các mẫu dạng dải như vết xước dọc theo cạnh hoặc cong vênh ở cấp độ tấm
L	Lasso	Các hình dạng bất thường hoặc hữu cơ như vết nứt, vết đổ, các mẫu nứt gãy phức tạp
G	Move/Resize	Định vị lại và thay đổi kích thước chú thích sau khi vẽ
E	Eraser	Xóa chú thích
H	Pan	Di chuyển quanh hình ảnh (cũng có thể dùng tạm thời bằng cách giữ Space)
Z	Zoom	Phóng to lên đến 800% để đạt độ chính xác ở cấp độ pixel

Phím tắt bổ sung: Ctrl+Z để hoàn tác, Ctrl+Shift+Z để làm lại, Del để xóa chú thích cuối cùng.

Thanh công cụ chú thích

Bảng loại lỗi với bộ chọn camera và nút Generate

Vùng chọn chặt chẽ tạo ra kết quả tốt hơn

Hãy xem mỗi chú thích như một cửa sổ hướng dẫn chính xác. AI chỉ tạo lỗi bên trong vùng chọn của bạn. Nếu vùng chọn được khoanh chặt quanh khu vực lỗi dự kiến, mô hình có thể tập trung chính xác. Vùng chọn rộng rãi bao gồm cả nền không liên quan có thể khiến mô hình lan rộng ảnh hưởng của lỗi ra khu vực thừa.

Viết mô tả lỗi hiệu quả

AI diễn giải tên lỗi của bạn như một chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tính cụ thể rất quan trọng.

Chất lượng	Ví dụ	Lý do
Tốt	"Light horizontal transparent scratches on glossy plastic"	Bao gồm hình thái, hướng, loại bề mặt và đặc tính thị giác
Tốt	"Fine radial crack near molded corner"	Cụ thể về hình dạng, vị trí và bối cảnh vật liệu
Kém	"scratch"	Quá mơ hồ để mô hình tạo ra bất cứ điều gì hữu ích
Kém	"damage"	Không có hình thái, không có bối cảnh bề mặt

Hãy bắt đầu với các loại lỗi do AI đề xuất trước. Chúng hiển thị ngắn gọn trong giao diện, nhưng bên trong mỗi loại được ánh xạ tới một mô tả ngữ nghĩa phong phú hơn giúp mô hình tạo ra kết quả chính xác. Chỉ thêm lỗi tùy chỉnh khi mục tiêu của bạn không được bao phủ bởi các đề xuất.

Capture from Image (lỗi tham chiếu)

Một trong những tính năng mạnh mẽ nhất. Sử dụng Browse & Capture để chọn một hình ảnh đã tải lên, đánh dấu vùng lỗi thực tế và lưu nó dưới dạng template tham chiếu có thể tái sử dụng. Điều này cho phép bạn chuyển một lỗi thực tế từ hình ảnh này sang các hình ảnh khác.

• Việc đặt tên là rất quan trọng. Vùng cắt bao gồm cả lỗi và nền xung quanh. AI sử dụng tên bạn đặt để hiểu phần nào mới thực sự là lỗi. "Bent pin on connector" cung cấp cho mô hình một điểm neo ngữ nghĩa, trong khi "defect" khiến nó phải đoán.
• Các kịch bản chuyển giao: Cùng một bộ phận ở vị trí khác, các bộ phận tương tự trên cùng dây chuyền, hoặc thậm chí các dây chuyền sản xuất khác nhau khi khái niệm lỗi vẫn có ý nghĩa.
• Thanh trượt Severity, Rotation và Size (chỉ dành cho lỗi tham chiếu): Nếu không có biến thể, mỗi lỗi được chuyển giao sẽ là một bản sao chính xác. Rotation thay đổi góc độ và hướng. Size kiểm soát độ bao phủ không gian. Severity kiểm soát mức độ nổi bật trực quan của lỗi.

Điều khiển mức độ nghiêm trọng

Thanh trượt mức độ nghiêm trọng kiểm soát mức độ nổi bật trực quan của khuyết tật. Giá trị mặc định được chủ ý đặt ở mức tinh tế vì hầu hết các khuyết tật sản xuất thực tế đều rất tinh tế. Ngay cả ở mức 50%, các khuyết tật vẫn khá mờ nhạt. Ở mức 1%, các khuyết tật gần như vô hình với mắt người, nhưng camera OV vision vẫn có thể phát hiện ra chúng. Đây là một trong những ưu điểm chính của machine vision: camera không bao giờ mệt mỏi và có thể nhận ra các mẫu dưới ngưỡng cảm nhận của con người.

Chế Độ Biến Thể Kiểu Dáng (Style Variations)

Nằm cạnh nút Change Image. Sau khi tải lên một hình ảnh, AI phân tích loại bộ phận và đề xuất các thay đổi kiểu dáng phổ biến trong sản xuất, như thay đổi bề mặt kim loại từ chải nhám sang đánh bóng, đổi màu nhựa, hoặc thay đổi loại lớp phủ. Bạn cũng có thể thêm các biến thể kiểu dáng tùy chỉnh của riêng mình.

Hai trình tự hợp lệ:

• Đổi kiểu dáng trước, sau đó thêm khuyết tật. Hữu ích để tạo dữ liệu huấn luyện cho một dòng sản phẩm mới hoặc biến thể màu sắc trước khi nó tồn tại trên thực tế.
• Thêm khuyết tật trước, sau đó đổi kiểu dáng. Xem cùng một khuyết tật trông như thế nào trên các biến thể vật liệu, bề mặt hoàn thiện và màu sắc khác nhau.

Hình học, hướng, bố cục và thành phần của bộ phận vẫn giữ nguyên. Chỉ có thuộc tính kiểu dáng được nhắm mục tiêu thay đổi. Điều này đặc biệt có giá trị vì ngữ cảnh khuyết tật vẫn ổn định qua các biến thể, nhờ đó mô hình của bạn học cách phát hiện chính khuyết tật thay vì một sự kết hợp cụ thể giữa khuyết tật và bề mặt.

Giới hạn vùng

• Tối đa 9 vùng khuyết tật thông thường (tích hợp sẵn hoặc tùy chỉnh dựa trên văn bản)
• Tối đa 4 khuyết tật chuyển từ hình ảnh tham chiếu
• Ít vùng hơn thường mang lại kết quả rõ ràng hơn. Hãy bắt đầu với một vùng chính xác, xác minh chất lượng, sau đó thêm dần dần.

Hàng đợi và thông lượng

Studio chạy tối đa 3 lần tạo song song. Các yêu cầu bổ sung sẽ tự động xếp hàng và thực thi khi có slot trống. Sử dụng các đợt 3 lần chạy để so sánh A/B/C nhanh: gửi cùng một cấu hình ba lần, so sánh kết quả cạnh nhau và chọn đầu ra tốt nhất. Để xử lý khối lượng lớn, hãy xếp hàng 10 công việc trở lên và để chúng xử lý trong khi bạn tiếp tục công việc khác.

Compare, Library, và Downloads

• Compare: Chuyển đổi giữa hình ảnh gốc và hình ảnh được tạo. Đối với các khuyết tật tinh tế, chuyển đổi nhanh/kiểu nhấp nháy hoạt động tốt nhất. Hệ thống thị giác của con người phát hiện sự thay đổi thông qua chuyển động tốt hơn nhiều so với so sánh tĩnh cạnh nhau.
• Image Library: Khay dưới cùng cung cấp dải phim có thể cuộn để quét trực quan nhanh chóng. Chế độ xem mở rộng bổ sung quản lý dataset đầy đủ: tìm kiếm, sắp xếp, chọn nhiều, tải xuống từng hình ảnh, tạo kho lưu trữ ZIP cho các pipeline huấn luyện và xóa.
• Lưu giữ chú thích: Khi bạn chuyển đổi giữa các hình ảnh, tất cả các chú thích sẽ tự động được bảo toàn và khôi phục.

Quy trình được khuyến nghị

1. Tải lên một hình ảnh gốc sạch với ánh sáng tốt, lấy nét chính xác và nền tối giản.
2. Bắt đầu với các khuyết tật do AI đề xuất. Chúng được hiệu chuẩn cho loại bộ phận của bạn.
3. Đặt một vùng chính xác, chặt chẽ và tạo trước. Các lần chạy một vùng là nền tảng đáng tin cậy nhất.
4. Sử dụng Compare tích cực sau mỗi lần tạo. Đối với các khuyết tật tinh tế, chuyển đổi nhanh làm nổi bật các khác biệt nhỏ về mặt trực quan.
5. Điều chỉnh mức độ nghiêm trọng, độ chặt chẽ của vùng và cách diễn đạt dựa trên những gì bạn thấy. Lặp lại cho đến khi chất lượng ổn định, sau đó mở rộng sang nhiều vùng và khối lượng xếp hàng.

Bắt đầu với dữ liệu thực, tăng tốc với dữ liệu tổng hợp

Cách tiếp cận tốt nhất: huấn luyện với 3-5 hình ảnh thực ban đầu của bạn trước, xác định nơi AI gặp khó khăn, sau đó sử dụng Defect Studio để tạo các ví dụ tổng hợp được nhắm mục tiêu cho các chế độ lỗi cụ thể đó. Dữ liệu thực dạy nền tảng; dữ liệu tổng hợp lấp đầy các khoảng trống.

Dữ liệu tổng hợp bổ sung cho dữ liệu thực, không thay thế nó

Hình ảnh Defect Studio rất mạnh mẽ để lấp đầy các khoảng trống trong training set của bạn, nhưng chúng không bao giờ nên là nguồn dữ liệu huấn luyện duy nhất của bạn. Luôn xác thực hiệu suất mô hình với các hình ảnh sản xuất thực tế.

Xem thực tế hoạt động

Vị trí trong quy trình: Bạn sẽ sử dụng Defect Studio trong khi huấn luyện các công cụ AI tại Bước 3 của trình chỉnh sửa recipe, để xây dựng dữ liệu huấn luyện nhanh hơn.

Xem thêm

• Sparky, công cụ agentic còn lại
• Inspection Tools