在自動(dòng)化和智能化技術(shù)飛速發(fā)展的今天，制造業(yè)對(duì)AI視覺技術(shù)的需求日益增長。然而，高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取成為制約AI模型性能提升的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方式不僅耗時(shí)耗力，而且難以獲取多樣化和高質(zhì)量數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型泛化能力不足，難以應(yīng)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的各種變化。此外，數(shù)據(jù)的不均衡性和質(zhì)量不一致性也是制約AI模型性能的重要因素。

為了解決這些問題，生成式AI技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。阿丘科技作為業(yè)界先進(jìn)的工業(yè)AI視覺平臺(tái)及解決方案提供商，于近日上線產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)系列白皮書——《生成式AI如何改變AI缺陷檢測的傳統(tǒng)范式》，詳細(xì)介紹了如何通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成高質(zhì)量的缺陷數(shù)據(jù)，以及生成式AI技術(shù)如何幫助制造業(yè)提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

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在實(shí)現(xiàn)原理方面，生成式AI技術(shù)主要采用Stable Diffusion作為基礎(chǔ)框架模型。通過預(yù)訓(xùn)練，模型學(xué)習(xí)到不同類型工業(yè)產(chǎn)品缺陷的知識(shí)以及出現(xiàn)的缺陷模式。用戶只需準(zhǔn)備少量圖像，在預(yù)訓(xùn)練好的模型基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，即可生成與給定樣式更像的缺陷樣本。這種生成方式極大地豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高了模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

同時(shí)，生成式AI技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用十分廣泛。白皮書中通過阿丘科技工業(yè)級(jí)智能圖像生成軟件AIDG，舉例說明生成式AI技術(shù)在外觀缺陷檢測、裝配異常檢測、字符異常檢測和異物附著檢測等場景之中的典型應(yīng)用。

展望未來，生成式AI技術(shù)將與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，持續(xù)更新缺陷素材庫，提高生成能力。同時(shí)，以數(shù)據(jù)為中心的AI平臺(tái)將成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的中心，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分類和管理，確保數(shù)據(jù)的獨(dú)立性和可用性。

此外，平臺(tái)還將為生成式AI、AI檢測技術(shù)提供強(qiáng)大的運(yùn)維支持，實(shí)時(shí)監(jiān)測模型的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)過漏檢，供給數(shù)據(jù)和工具并解決問題。最后，平臺(tái)還需對(duì)模型進(jìn)行自動(dòng)化的更新和優(yōu)化，使其適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境和需求。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和智能化升級(jí)，生成式AI技術(shù)將在制造業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用，為企業(yè)提供高效、準(zhǔn)確的缺陷檢測技術(shù)和分析手段，推動(dòng)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。