一、背景

隨著新一代信息技術與制造業(yè)的深入融合，制造業(yè)正經(jīng)歷著從數(shù)量擴張向質量提升的重大轉型。在這一進程中，工業(yè)視覺檢測已成為現(xiàn)代生產(chǎn)制造不可或缺的關鍵環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)檢測方法面臨著諸多挑戰(zhàn)：缺陷樣本難以收集、高質量標準圖生成困難、基于規(guī)則的機器視覺系統(tǒng)在復雜缺陷檢測中表現(xiàn)不佳。面對日益復雜的生產(chǎn)環(huán)境和不斷提升的品質要求，如何解決制造業(yè)檢測過程中的數(shù)據(jù)稀缺問題，已成為機器視覺廠商亟待攻克的技術難題。

近年來，隨著生成式人工智能（GenAI）的崛起，一種革命性的質檢范式正在形成——缺陷生成+AI檢測。這一創(chuàng)新技術組合不僅能有效解決訓練數(shù)據(jù)稀缺的瓶頸問題，更能顯著提升檢測精度與效率，正逐步成為制造業(yè)質量控制的下一代解決方案。華漢偉業(yè)自主研發(fā)的iCogtiveFusion圖像生成系統(tǒng)與iCogtiveFlow AI軟件的完美結合，開創(chuàng)性地實現(xiàn)了高質量缺陷數(shù)據(jù)的直接生成，成功解決了跨型號多類別缺陷生成和自動標注的技術難題，朝著"無樣本訓練模型"的終極目標邁出了堅實的一步。

二、缺陷生成技術：破解AI檢測的數(shù)據(jù)瓶頸

在AI檢測技術發(fā)展過程中，Stable Diffusion、GAN（生成對抗網(wǎng)絡）、VAE（變分自編碼器）等生成式AI技術已被廣泛應用于高仿真缺陷樣本的合成。華漢偉業(yè)iCogtiveFusion圖像缺陷生成系統(tǒng)的核心技術架構正是建立在這些前沿技術的基礎之上，并進行了創(chuàng)新性的優(yōu)化和突破。

1、iCogtiveFusion關鍵性理論技術架構

iCogtiveFusion圖像缺陷生成系統(tǒng)基于兩大核心技術：

1)深度學習圖像融合的缺陷遷移技術：利用先進的深度學習模型，將缺陷前景與無缺陷背景進行精準融合，生成高質量、高逼真度的缺陷圖像。

2)Stable Diffusion的缺陷生成技術：在給定背景上精確繪制任意形狀、大小的缺陷，生成與真實缺陷高度仿真的圖像。

圖1 技術架構（一）

圖2 技術架構（二）

iCogtiveFusion圖像缺陷生成系統(tǒng)基于深度學習圖像融合的缺陷遷移技術和Stable Diffusion的缺陷生成技術，通過融合具體應用場景中的缺陷特征描述，即可實現(xiàn)缺陷仿真圖像的生成。

圖3 軟件檢測效果圖展示

2、iCogtiveFusion圖像生成系統(tǒng)的核心優(yōu)勢

該系統(tǒng)主要配合深度學習系統(tǒng)使用，通過超2億級的缺陷樣本標注大數(shù)據(jù)，結合強大的的自動屬性匹配算法與自動圖像處理算法，為良品圖像增添已知缺陷，增大深度學習的數(shù)據(jù)集合，解決樣本缺陷少的難題，實現(xiàn)工業(yè)檢測高質量數(shù)據(jù)生成。

圖4 軟件測試數(shù)據(jù)展示

自動生成多種類型圖像：提供缺陷生成和缺陷遷移兩種工作模式；僅需1-5張真實缺陷樣本即可批量生成多樣化缺陷圖像；支持2D圖像、3D圖像、2D+3D圖像及多模態(tài)圖像的生成；提供直接數(shù)據(jù)調用、區(qū)域多元數(shù)據(jù)調用、人工操作指定調用等多種靈活方式。

圖5 多種類型圖像生成

多樣性可控，標準化輸出：可精確調整缺陷的形狀、大小、角度、光照條件等參數(shù)；支持生成各種不同等級的缺陷圖像；無縫銜接標準標注格式，直接輸出符合行業(yè)標準的缺陷圖像數(shù)據(jù)；便捷集成到現(xiàn)有工作流程中。

iCogtiveFusion支持生成各類仿真缺陷，可配合iCogtiveFlow深度學習檢測軟件使用，即使沒有真實樣本也能啟動訓練。該系統(tǒng)特別適用于解決工業(yè)質檢中的復雜難題，如裂紋、焊洞、異物附著等缺陷檢測。

該系統(tǒng)采用擴散模型生成可控強度的異常樣本，也適用于適用于半導體、電子元件等精密制造場景。目前已經(jīng)廣泛應用于汽車、鋰電、3C電子、泛半導體、醫(yī)療等行業(yè)。

圖6 多場景應用展示

三、缺陷生成+AI檢測：行業(yè)應用案例

"缺陷生成+AI檢測"這一創(chuàng)新技術組合已在多個行業(yè)實現(xiàn)成功應用，有效解決了諸多行業(yè)難題：

1、鋰電行業(yè)

密封釘焊接質量檢測：采用iCogtiveFusion+iCogtive AI+2D+3D檢測方案，通過缺陷生成技術彌補小針孔數(shù)據(jù)量不足的問題，生成大量仿真圖像，訓練時間縮短40%，實現(xiàn)無需收集樣本即可直接上線檢測。從數(shù)據(jù)生成到實時檢測，再到預測性維護，在實際應用中得到了客戶的肯定，有望成為行業(yè)泛化式模板。

圖7 密封釘焊接質量案例展示

鋰電池包膜質量檢測：利用缺陷遷移技術進行針對性數(shù)據(jù)學習訓練，減少80%以上的人工介入操作，樣本采集時間降低99%。

圖8 鋰電池包膜質量案例展示

2、電子元器件外觀質量檢測

通過小樣本模擬缺陷，大幅度降低對缺陷數(shù)據(jù)的依賴，可以一鍵自動生成新樣本，自帶標注信息，可直接用于訓練和測試等。實現(xiàn)多平臺無縫對接，可與市面上其他同類深度學習標注訓練系統(tǒng)結合并無障礙使用。

圖9 電子元器件外觀質量案例展示

四、展望未來：智能質檢的新紀元

"缺陷生成+AI檢測"技術組合正在重塑制造業(yè)質量控制的標準和流程。從數(shù)據(jù)生成到實時檢測，再到預測性維護，這一創(chuàng)新模式已在多個行業(yè)獲得客戶的高度認可。隨著技術的持續(xù)迭代和應用的不斷深入，我們有理由相信，這一技術組合將成為行業(yè)通用的泛化式解決方案模板，推動制造業(yè)向更高效、更智能、更精準的質量控制新時代邁進。

未來，隨著生成式AI技術的進一步發(fā)展和工業(yè)應用場景的持續(xù)拓展，"缺陷生成+AI檢測"將不斷突破現(xiàn)有技術邊界，為制造業(yè)質量控制帶來更多可能性，最終實現(xiàn)"零缺陷"制造的理想目標。華漢偉業(yè)將繼續(xù)深耕這一領域，以技術創(chuàng)新驅動產(chǎn)業(yè)升級，為制造業(yè)數(shù)字化轉型貢獻更多力量。