Dữ liệu mô phỏng: Giải pháp rút ngắn hành trình đến mô hình kiểm tra tối ưu
Dữ liệu mô phỏng không chỉ là một công cụ. Đây chính là cơ sở chúng tôi đưa deep learning vào giải quyết những thách thức thực tế trong kiểm tra chất lượng.
Deep learning không chỉ cần nhiều dữ liệu, mà quan trọng hơn là sự đa dạng. Nhờ dữ liệu mô phỏng, chúng tôi có thể tạo ra hàng nghìn tình huống lỗi sản phẩm tương tự, đặc biệt khi dữ liệu thực tế còn hạn chế. Đây chính là cách giúp mô hình AI thích nghi và vận hành hiệu quả trong môi trường sản xuất phức tạp, nhiều biến động.
Dữ liệu mô phỏng là gì và vì sao chúng tôi sử dụng?
Dữ liệu mô phỏng là tập dữ liệu hình ảnh được tạo ra bằng thuật toán, tái hiện chân thực các tình huống kiểm tra trong nhà máy — từ khuyết điểm, ánh sáng đến bề mặt vật liệu — mà không cần phải có hàng nghìn mẫu vật thật. Đây chính là cách chúng tôi vượt qua rào cản thiếu dữ liệu và xây dựng những mô hình AI học nhanh hơn, tổng quát tốt hơn.
Bổ sung hoặc thay thế dữ liệu thực hạn chế: đặc biệt hữu ích với các loại lỗi hiếm gặp hoặc dây chuyền sản xuất số lượng thấp.
Loại bỏ khâu gán nhãn thủ công: mọi khuyết điểm đều được tạo ra kèm mặt nạ, nhãn và metadata tự động.
Kiểm soát hoàn toàn & dễ dàng mở rộng: cho phép mô phỏng nhiều biến thể, tình huống đặc biệt và môi trường kiểm tra với độ chính xác cao.
Quy trình chọn lọc dữ liệuCác biến thể dữ liệu mô phỏng giúp xóa bỏ hoàn toàn việc gán nhãn thủ công.
Bằng cách tạo ra từng hình ảnh cùng chú thích lỗi ngay trong quá trình xử lý, pipeline dữ liệu mô phỏng của chúng tôi loại bỏ hoàn toàn việc gán nhãn thủ công. Thay vì phải mất hàng giờ, thậm chí hàng ngày để đánh dấu lỗi, mỗi biến thể lỗi đều được tự động gắn nhãn với mặt nạ chính xác đến từng pixel và metadata đi kèm. Điều đó đồng nghĩa với việc: tạo dataset nhanh hơn, không còn sai lệch từ con người trong quá trình gán nhãn, và có ngay bộ dữ liệu huấn luyện chính xác, sẵn sàng cho deep learning.
Giá trị nổi bật
Huấn luyện mô hình nhanh hơn
Khả năng tổng quát tốt hơn với các lỗi hiếm gặp
Giảm tỷ lệ cảnh báo sai (false positive/negative)
Synthetic data questions
Đó là hình ảnh được tạo bằng các thuật toán, tái hiện sản phẩm, ánh sáng và các biến thể lỗi. Mỗi hình ảnh đều được tự động gán nhãn với mặt nạ chuẩn xác đến từng pixel, mang đến cho AI hàng nghìn ví dụ huấn luyện mà không cần thao tác thủ công.
Dữ liệu mô phỏng vs. Dữ liệu thựcDữ liệu mô phỏng đặc biệt hiệu quả khi: Lỗi sản phẩm rất hiếm gặp; Mỗi chi tiết có sự khác biệt nhỏ; Ra mắt sản phẩm mới nhưng chưa có dữ liệu lỗi trong quá khứ
Các mẫu mô phỏng lấp đầy khoảng trống dữ liệu một cách nhanh chóng, đồng thời giảm đáng kể chi phí về thời gian và nhân lực cho doanh nghiệp.
Khi kết hợp với một ít dữ liệu thực để hiệu chỉnh, các mô hình do Spectron huấn luyện thường đạt độ chính xác ở mức rất cao. Điều này giúp chúng tôi triển khai nhanh chóng và liên tục tối ưu hiệu quả khi gặp những trường hợp hiếm hoặc tình huống đặc biệt.
Quản lý Dữ liệu & AIKhông nhất thiết. Chỉ cần một bản quét độ phân giải cao, file CAD, hoặc thậm chí một số ảnh được hiệu chuẩn cũng đủ. Thông thường, chúng tôi bắt đầu chỉ với một danh mục khuyết điểm đơn giản và vài hình mẫu. Từ đó, hệ thống của chúng tôi có thể suy diễn hình học, kết cấu bề mặt và cơ chế khuyết điểm để tạo ra dữ liệu mô phỏng đầy đủ.
Dịch vụ cho nhà sản xuất