一、背景

隨著新一代信息技術與制造業的深入融合，制造業正經歷著從數量擴張向質量提升的重大轉型。在這一進程中，工業視覺檢測已成為現代生產制造不可或缺的關鍵環節。然而，傳統檢測方法面臨著諸多挑戰：缺陷樣本難以收集、高質量標準圖生成困難、基于規則的機器視覺系統在復雜缺陷檢測中表現不佳。面對日益復雜的生產環境和不斷提升的品質要求，如何解決制造業檢測過程中的數據稀缺問題，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。這一創新技術組合不僅能有效解決訓練數據稀缺的瓶頸問題，更能顯著提升檢測精度與效率，正逐步成為制造業質量控制的下一代解決方案。華漢偉業自主研發的iCogtiveFusion圖像生成系統與iCogtiveFlow AI軟件的完美結合，開創性地實現了高質量缺陷數據的直接生成，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檢測的數據瓶頸

在AI檢測技術發展過程中，Stable Diffusion、GAN（生成對抗網絡）、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iCogtiveFusion圖像缺陷生成系統的核心技術架構正是建立在這些前沿技術的基礎之上，并進行了創新性的優化和突破。

1、iCogtiveFusion關鍵性理論技術架構

iCogtiveFusion圖像缺陷生成系統基于兩大核心技術：

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圖像生成系統的核心優勢

該系統主要配合深度學習系統使用，通過超2億級的缺陷樣本標注大數據，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，增大深度學習的數據集合，解決樣本缺陷少的難題，實現工業檢測高質量數據生成。

圖4 軟件測試數據展示

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圖像及多模態圖像的生成；提供直接數據調用、區域多元數據調用、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；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，直接輸出符合行業標準的缺陷圖像數據；便捷集成到現有工作流程中。

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。該系統特別適用于解決工業質檢中的復雜難題，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。目前已經廣泛應用于汽車、鋰電、3C電子、泛半導體、醫療等行業。

圖6 多場景應用展示

三、缺陷生成+AI檢測：行業應用案例

"缺陷生成+AI檢測"這一創新技術組合已在多個行業實現成功應用，有效解決了諸多行業難題：

1、鋰電行業

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據量不足的問題，生成大量仿真圖像，訓練時間縮短40%，實現無需收集樣本即可直接上線檢測。從數據生成到實時檢測，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據學習訓練，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據的依賴，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質量控制的標準和流程。從數據生成到實時檢測，再到預測性維護，這一創新模式已在多個行業獲得客戶的高度認可。隨著技術的持續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通用的泛化式解決方案模板，推動制造業向更高效、更智能、更精準的質量控制新時代邁進。

未來，隨著生成式AI技術的進一步發展和工業應用場景的持續拓展，"缺陷生成+AI檢測"將不斷突破現有技術邊界，為制造業質量控制帶來更多可能性，最終實現"零缺陷"制造的理想目標。華漢偉業將繼續深耕這一領域，以技術創新驅動產業升級，為制造業數字化轉型貢獻更多力量。