白皮书下载丨《生成式AI如何改变AI缺陷检测的传统范式》
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在自动化和智能化技术飞速发展的今天,制造业对AI视觉技术的需求日益增长。然而,高质量的训练数据获取成为制约AI模型性能提升的关键因素。传统的数据收集方式不仅耗时耗力,而且难以获取多样化和高质量数据,导致模型泛化能力不足,难以应对实际生产中的各种变化。此外,数据的不均衡性和质量不一致性也是制约AI模型性能的重要因素。
为了解决这些问题,生成式AI技术应运而生。阿丘科技作为业界先进的工业AI视觉平台及解决方案提供商,于近日上线产品实战系列白皮书——《生成式AI如何改变AI缺陷检测的传统范式》,详细介绍了如何通过深度学习技术生成高质量的缺陷数据,以及生成式AI技术如何帮助制造业提高生产效率和产品质量。
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在实现原理方面,生成式AI技术主要采用Stable Diffusion作为基础框架模型。通过预训练,模型学习到不同类型工业产品缺陷的知识以及出现的缺陷模式。用户只需准备少量图像,在预训练好的模型基础上进行微调训练,即可生成与给定样式更像的缺陷样本。这种生成方式极大地丰富了训练数据集,提高了模型的准确性和泛化能力。
同时,生成式AI技术在制造业中的应用十分广泛。白皮书中通过阿丘科技工业级智能图像生成软件AIDG,举例说明生成式AI技术在外观缺陷检测、装配异常检测、字符异常检测和异物附着检测等场景之中的典型应用。
展望未来,生成式AI技术将与数据紧密结合,持续更新缺陷素材库,提高生成能力。同时,以数据为中心的AI平台将成为数据资产管理的中心,提供数据存储、分类和管理,确保数据的独立性和可用性。
此外,平台还将为生成式AI、AI检测技术提供强大的运维支持,实时监测模型的运行状态,及时发现过漏检,供给数据和工具并解决问题。最后,平台还需对模型进行自动化的更新和优化,使其适应不断变化的生产环境和需求。
随着技术的不断发展和智能化升级,生成式AI技术将在制造业中发挥越来越重要的作用,为企业提供高效、准确的缺陷检测技术和分析手段,推动制造业的高质量发展。
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