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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