今天分享的是：2024生成式AI如何改变AI缺陷检测的传统范式白皮书

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随着自动化和智能化发展，制造业对AI视觉需求增长，但面临数据挑战。传统数据收集方式效率低、成本高、数据质量受限，而生成式AI技术可解决这些问题，它能增加数据多样性、平衡数据分布、提高数据质量、增强数据相关性，为企业带来诸多价值，如降低数据生产成本、提高模型能力、积累行业资产、帮助企业保持领先地位。阿丘科技的AIDG以Stable Diffusion为基础框架模型，通过收集标注缺陷数据集、预训练模型、微调参数等步骤生成缺陷样本，其方式丰富了训练集、模拟了物理条件、实现自动标注。AIDG在外观缺陷检测、装配异常检测、字符异常检测、异物附着检测等方面有典型应用。未来，生成式AI技术发展需完善缺陷素材库，行业应用将拓展为以数据为中心的平台，实现数据资产管理、提供运维支持和模型自动化更新，以适应制造业对缺陷检测准确性和效率的更高要求。

以下为报告节选内容