Defect Creator Studio

解决的问题： 您需要稀有缺陷的训练数据，但等待它们自然发生需要数周甚至数月。

功能介绍： 从单张良品图像加上一段简单的英文描述，生成逼真的合成缺陷图像。上传一张良品图像，标记缺陷应出现的位置，描述它（例如"沿焊缝的细微裂纹"），即可在数秒内获得数十张逼真的训练图像。

简而言之

• 从一张良品图像和一段简单描述生成合成缺陷图像
• 在云端运行，并通过按相机记忆的授权确认界面保护
• 用于在使用真实零件训练后填补数据空缺，而不是替代真实零件

在云端运行

在 OV Spark 上，Defect Studio 位于侧边栏的 Agentic Tools 下，并带有云端标识。首次在某台相机上打开它时，会在加载任何内容之前显示一个授权确认界面。

它作出的四项承诺：

• 您的相机默认处于离线状态，仅在您主动使用云端工具时才会连接
• 数据通过安全加密的连接传输至 Overview
• 图像和结果仅用于支持您所请求的工具
• 在您点击继续之前，任何数据都不会离开相机，并且该选择会在此设备上被记住

在接受前请对照您厂区的策略进行检查

许多工厂限制将生产图像发送到厂区之外。授权是按相机序列号存储的，因此在一台相机上接受并不代表在其他相机上也接受，位于隔离网络中的相机可以保持隔离状态。

拒绝不会带来任何其他代价。相机上的每一项检测功能都在设备端运行，并不依赖于此。

开始使用

1. 上传一张清晰、光照良好的零件图像。拖放至画布中，或点击 Browse Files。该工具支持最高 8K 分辨率，所有图像都存储在您浏览器的本地。
2. 选择目标相机。 使训练数据所用相机的纵横比相匹配。OV Spark 捕获的分辨率为 1280 x 960，纵横比为 4:3。如果图像更大，工具会自动降采样。如果纵横比不匹配，会显示一个裁剪覆盖层，让您选择要保留的部分。
3. 选择缺陷类型。 上传后，AI 会分析零件的材质、形状和表面处理，然后推荐相关的缺陷类型。内置 16 种类型可供选择：Scratch（划痕）、Dent（凹陷）、Chip（崩裂）、Stain（污渍）、Crack（裂纹）、Corrosion（腐蚀）、Porosity（气孔）、Weld Defect（焊接缺陷）、Discoloration（变色）、Burr（毛刺）、Delamination（分层）、Warping（翘曲）、Contamination（污染）、Missing Material（缺料）、Inclusion（夹杂物）和 Oxidation（氧化）。您也可以使用自己的描述添加自定义缺陷。
4. 标记缺陷区域。 使用标注工具精确绘制缺陷应出现的位置。
5. 生成。 点击紫色的 Generate 按钮。AI 将在您标记的区域内生成逼真的缺陷。

标注工具

左侧工具栏提供七种工具，用于精确放置缺陷：

快捷键	工具	适用场景
C	圆形标记	圆形或斑点型缺陷，如凹坑、气泡、局部变色
M	矩形选择	带状图案，如沿边缘的划痕或面板级翘曲
L	套索	不规则或有机形状，如裂纹、泼溅、复杂断裂图案
G	移动/调整大小	绘制后重新定位和调整标注大小
E	橡皮擦	删除标注
H	平移	在图像中导航（也可通过按住 空格键 临时使用）
Z	缩放	放大至 800%，实现像素级精度

其他键盘快捷键：Ctrl+Z 撤销，Ctrl+Shift+Z 重做，Del 删除上一个标注。

标注工具栏

带有摄像头选择器和生成按钮的缺陷类型面板

紧凑的区域可产生更好的结果

将每个标注视为一个精确的指令窗口。AI 仅在您的选区内生成缺陷。如果您的区域紧贴目标缺陷区域，模型就能精准聚焦。包含无关背景的宽松区域可能导致模型将缺陷影响扩散到额外区域。

撰写有效的缺陷描述

AI 将您的缺陷名称作为自然语言指令进行解析。具体性非常重要。

质量	示例	原因
良好	"光面塑料上的轻微水平透明划痕"	包含形态、方向、表面类型和视觉特征
良好	"成型件角落附近的细微径向裂纹"	对形状、位置和材料背景有明确描述
不佳	"划痕"	过于模糊，模型无法生成有用结果
不佳	"损伤"	没有形态信息，没有表面背景

首先尝试 AI 建议的缺陷类型。它们在界面中显示简短，但在内部每个都映射到更丰富的语义描述，有助于模型生成准确的结果。只有当您的目标未被建议涵盖时，才添加自定义缺陷。

从图像捕获（参考缺陷）

这是最强大的功能之一。使用 浏览并捕获 选择已上传的图像，标记真实缺陷区域，并将其保存为可复用的参考模板。这使您能够将真实缺陷从一张图像转移到其他图像上。

• 命名至关重要。 裁剪区域同时包含缺陷和周围背景。AI 使用您的名称来理解哪一部分是实际缺陷。"连接器上弯曲的插针"为模型提供了语义锚点，而"缺陷"则让模型只能猜测。
• 转移场景： 不同位置的同一部件、同一产线上的相似部件，甚至在缺陷概念仍然适用时的不同生产线。
• 严重程度、旋转和大小滑块（仅限参考缺陷）：如果没有变化，每个转移的缺陷都将是完全相同的副本。旋转可改变角度和方向。大小控制空间覆盖范围。严重程度控制缺陷在视觉上的突出程度。

严重程度控制

严重程度滑块控制缺陷在视觉上的明显程度。默认值刻意设置得较为轻微，因为大多数真实的制造缺陷本身就很细微。即使在 50% 时，缺陷仍然相当不明显。在 1% 时，缺陷几乎无法被人眼察觉，但 OV 视觉相机仍能检测到。这正是机器视觉的关键优势之一：相机永远不会疲劳，并能够识别出低于人类感知阈值的模式。

风格变化模式

位于"更换图像"按钮旁边。上传图像后，AI 会分析零件类型并建议制造业中常见的风格修改，例如将金属表面从拉丝改为抛光、更换塑料颜色或改变涂层类型。您也可以添加自己的自定义风格变化。

两种有效的操作顺序：

• 先更换风格，再添加缺陷。 适用于在新产品线或配色方案实际存在之前为其生成训练数据。
• 先添加缺陷，再更换风格。 查看同一缺陷在不同材料、表面处理和颜色变体下的呈现效果。

零件的几何形状、方向、布局和构图保持不变，仅目标风格属性发生变化。这一点尤其有价值，因为缺陷上下文在各变体之间保持稳定，使模型能够学习检测缺陷本身，而非特定的缺陷与表面外观组合。

区域限制

• 最多 9 个常规缺陷区域（内置或自定义文本描述）
• 最多 4 个参考图像迁移缺陷
• 区域越少，通常生成效果越干净。先从一个精确区域开始，验证质量后，再逐步增加。

队列与吞吐量

Studio 最多支持 3 个生成任务并行运行。额外的请求会自动排队，并在槽位空出时执行。使用 3 次一组的批量生成可快速进行 A/B/C 对比：提交相同配置三次，并排比较结果，选出最佳输出。对于大批量需求，可将 10 个或更多任务排入队列，在您处理其他工作时让其后台执行。

对比、库与下载

• 对比： 在基准图像和生成图像之间切换。对于细微的缺陷，快速切换/闪烁式对比效果最佳。相比于静态并排比较，人类视觉系统通过运动检测变化的能力要强得多。
• 图像库： 底部托盘提供可滚动的胶片条，便于快速视觉扫描。展开视图增加了完整的数据集管理功能：搜索、排序、多选、下载单张图像、创建用于训练流程的 ZIP 存档以及删除。
• 标注保留： 在图像之间切换时，所有标注都会自动保留并恢复。

推荐工作流程

1. 上传一张光照良好、对焦清晰、背景简洁的基准图像。
2. 从 AI 建议的缺陷开始。这些建议针对您的零件类型进行了校准。
3. 先放置一个精确、紧凑的区域并生成。单区域生成是最可靠的基准。
4. 每次生成后积极使用"对比"功能。对于细微缺陷，快速切换能让微小差异在视觉上更加突出。
5. 根据观察结果调整严重程度、区域紧凑度和描述措辞。重复操作直到质量稳定，然后扩展到多区域和批量排队生成。

从真实数据开始，用合成数据加速

最佳方法：先用最初的 3-5 张真实图像进行训练，找出 AI 处理不佳的地方，然后使用 Defect Studio 针对这些特定失效模式生成有针对性的合成样本。真实数据建立基线，合成数据填补空缺。

合成数据是对真实数据的补充，而非替代

Defect Studio 生成的图像在填补训练集空缺方面非常有效，但绝不应作为训练数据的唯一来源。始终需要用真实的生产图像验证模型性能。

实际演示

工作流程中的位置： 您将在程序编辑器的第 3 步中训练 AI 工具时使用 Defect Studio，以更快地构建训练数据。

另请参阅

• Sparky，另一个 agentic 工具
• 检测工具