AI 驱动文档
您想了解什么？
缺陷生成工作室
解决的问题： 您需要罕见缺陷的训练数据，但等待它们自然发生需要数周甚至数月。
它的功能： 仅用一张良品图像再加上一个简要英文描述，即可生成逼真的合成缺陷图像。上传一个良品部件，标注缺陷应出现的位置，并描述它（如“焊缝处的极细裂纹”），即可在数秒内获得数十张逼真的训练图像。
快速上手
- 上传 一张部件清晰且光线充足的图像。将图像拖放到画布中，或点击 Browse Files。该工具支持高达 8K 分辨率，所有图像均在浏览器本地存储。
- 选择相机目标。 在 OV10i/OV20i（1408 x 1080，4:3）与 OV80i（3840 x 2160，16:9）之间切换。这些与 OV 相机的实际传感器输出相匹配。若你的图像较大，工具会自动进行下采样。若纵横比不匹配，裁剪覆盖层将让你选择保留的区域。
- 选择缺陷类型。 上传后，AI 会分析部件的材料、形状和表面处理，然后建议相关的缺陷类型。内置的 16 种缺陷类型包括：Scratch、Dent、Chip、Stain、Crack、Corrosion、Porosity、Weld Defect、Discoloration、Burr、Delamination、Warping、Contamination、Missing Material、Inclusion、Oxidation。你也可以使用 Custom Defects，并提供你自己的描述。
- 标记缺陷区域。 使用标注工具，在图像上精确绘制缺陷应出现的位置。
- 生成。 点击紫色的按钮 Generate。AI 会在你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，用于精准放置缺陷：
| 快捷键 | 工具 | 最适用场景 |
|---|---|---|
| C | Circle Marker | 圆形或点状缺陷，如凹坑、气泡、局部变色 |
| M | Rectangle Select | 边缘处的带状模式，如边缘划痕或面板级翘曲 |
| L | Lasso | 不规则或有机形状，如裂纹、溢出、复杂断裂模式 |
| G | Move/Resize | 绘制后重新定位和调整标注的大小 |
| E | Eraser | 删除标注 |
| H | Pan | 在图像中导航（按住 Space 也可临时使用） |
| Z | Zoom | 放大至 800% 以实现像素级精度 |
额外的键盘快捷键：Ctrl+Z 撤销、Ctrl+Shift+Z 重做、Del 删除最后一个标注。
Annotation toolbar
缺陷类型面板，含摄像头选择器和生成按钮
将每个标注视为一个精确的指令窗口。AI 仅在你选择的区域内生成缺陷。如果你的区域紧贴预期的缺陷区域，模型可以更精确地聚焦。包含与缺陷无关的背景的宽松区域可能导致模型将缺陷影响扩散到更大区域。
编写有效缺陷描述
AI 将您的缺陷名称解读为自然语言指令。具体性很重要。
| 质量 | 示例 | 原因 |
|---|---|---|
| 好 | "光泽塑料表面的浅色横向透明划痕" | 包括形态、方向、表面类型和视觉表现 |
| 好 | "接近模制角处的细小径向裂纹" | 具体描述形状、位置和材料背景 |
| 坏 | "划痕" | 对模型而言过于模糊，无法产生有用结果 |
| 坏 | "损坏" | 缺乏形态信息，缺少表面背景 |
请先从 AI 建议的缺陷类型开始。它们在 UI 中显示为简短选项，但内部每一个都映射到更丰富的语义描述，有助于模型产生准确的结果。仅在目标未被这些建议覆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 Browse & Capture 选择上传的图像，标记真实缺陷区域，并将其保存为可重复使用的参考模板。这样可以把一个真实缺陷从一张图像转移到其他图像。
- 命名至关重要。 裁剪区域同时包含缺陷和周围背景。AI 使用您的命名来帮助理解哪一部分才是真正的缺陷。"Bent pin on connector" 为模型提供一个语义锚点，而 "defect" 让它继续猜测。
- 传输场景： 同一部件在不同位置、同一生产线上的相似部件，甚至在不同制造线，只要缺陷概念仍然成立（例如，一个塑料外壳上的划痕可以很好地转移到另一塑料外壳上）。
- Severity, Rotation, and Size sliders（reference defects only）：若没有变体，每个转移的缺陷将是完全相同的拷贝。Rotation 改变角度和方向。Size 控制空间覆盖。Severity 控制缺陷的视觉显著程度。
严重性控制
严重性滑块用于控制缺陷在视觉上的显著程度。默认设置故意保持微妙，因为大多数真实制造缺陷本就较为微小。甚至在 50% 时，缺陷仍然相当淡。达到 1% 时，肉眼几乎看不见，但 OV vision cameras 仍然可以检测到它们。这是机器视觉的一个关键优点：相机永不疲劳，能够检测到人眼感知阈值以下的模式。
风格变体模式
位于 Change Image 按钮旁边。上传图像后，AI 会分析零件类型并建议在制造中常见的风格修改，例如将金属饰面从拉丝改为抛光、改变塑料颜色或修改涂层类型。您也可以添加您自己的自定义风格变体。
两种有效序列：
- 先重新设定风格，再添加缺陷。 有助于在新产品线或颜色在实体存在之前生成训练数据。
- 先添加缺陷，再进行风格变更。 查看同一缺陷在材料、表面处理和颜色变体中的呈现。
部件几何、方向、布局和构图保持不变。只有目标风格属性发生变化。这在很大程度上有价值，因为缺陷上下文（位置、形状、严重性）在不同变体中保持稳定，因此你的模型学会检测缺陷本身，而不是缺陷与表面外观的特定组合。
区域限制
- 最多 9 个普通缺陷区域（内置或自定义文本标注）
- 最多 4 个参考图像传输缺陷
- 区域数量越少，结果通常越干净。请从一个精准区域开始，验证质量，然后逐步添加更多区域。
队列与吞吐量
The Studio 最高可并行处理 3 个生成。额外的请求会自动进入队列，并在出现可用槽位时执行。为快速的 A/B/C 比较使用 3 轮运行：提交相同配置三次，进行并排结果比较，并挑选最佳输出。对于大批量，请将 10 个或以上的作业排队，让它们在你继续其他工作时处理。
Compare、Library 与 Downloads
- Compare: 在基线图像与生成图像之间切换。对于微小缺陷，快速切换/闪烁式切换效果最佳。人眼对通过运动检测变化的能力远胜于静态并排比较。
- Image Library: 底部托盘提供可滚动的胶片条，便于快速视觉扫描。扩展视图提供完整的数据集管理：搜索、排序、多选（Ctrl/Shift-click）、下载单张图像、为训练管道创建 ZIP 压缩包，以及删除。
- Annotation persistence: 当你在图像之间切换时，所有注释都会自动保存并恢复。离开查看另一张图像后再回来，你的所有区域将保持在离开时的位置。
推荐工作流程
- 上传一个干净的基线图像，确保其符合 OV20i（1408 x 1080）取景。良好的照明、正确的焦点，以及尽量减少背景杂乱都很有帮助。
- 先从 AI 建议的缺陷开始。它们是针对你的部件类型进行标定的。只有当目标缺陷缺失时，才添加自定义命名。
- 放置一个精准、范围窄的区域并生成首版。单区域运行是最可靠的基线。
- 每次生成后都积极使用 Compare。对于微小缺陷，快速切换让细小差异在视觉上更加突出。
- 根据所见调整严重性、区域紧密度和措辞。重复直到质量稳定，然后扩展到多个区域和排队量。
最佳做法：先用初始的 3-5 张真实图像进行训练，找出 AI 在何处表现不佳，然后使用 Defect Studio 为那些特定的失败模式生成有针对性的合成示例。真实数据提供基线；合成数据用于弥补空缺。
Defect Studio 图像对于填充训练集中的空白非常有用，但它们不应成为唯一的训练数据来源。请始终在真实生产图像上验证模型性能。
See it in action
Where it fits in the workflow: 你将在 Step 4: Train Your AI Model 期间使用 Defect Studio 来更快地构建训练数据。