专家说丨生成式AI：解决瑕疵检测中样本稀缺的痛点

在工业生产和质量检测领域中，瑕疵检测是至关重要的环节。特别是在半导体、汽车制造等对质量要求严格的行业，检测到微小的瑕疵可能直接影响产品的使用寿命与安全性。尽管AI技术在提升瑕疵检测效率方面表现出色，但其发展也遇到了不小挑战，其中之一就是训练样本的稀缺性。

这篇文章将讨论如何利用生成式AI来应对这一难题，深入探讨其在瑕疵检测领域的应用价值和未来发展趋势。

一、瑕疵检测中的样本稀缺难题

瑕疵检测主要依赖于大量的标注数据来训练深度学习模型。然而，获取这些数据往往并不容易。首先，某些产品或材料的生产过程相对较少，导致瑕疵样本数量本就稀缺；其次，在一些高端制造业中，出现的瑕疵形态复杂多样，即便是人为生成的数据，也难以涵盖所有可能的瑕疵类型。此外，标注瑕疵数据通常需要专业人员参与，耗时耗力，从而导致数据获取成本高昂，进一步限制了深度学习模型在该领域的应用。

在这种背景下，生成式AI技术为瑕疵检测领域的样本生成提供了新思路。生成式AI通过学习现有数据的分布，能够生成逼真的合成样本，这不仅扩展了瑕疵数据的覆盖面，还极大降低了获取成本。

二、生成式AI的核心技术

生成式AI主要依赖于生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及扩散模型等技术。以GAN为例，这种网络结构由生成器和判别器组成，通过二者相互博弈的过程，生成器可以学习数据的复杂分布并生成与真实数据相似的合成样本。这些技术的核心目标是生成具有真实感的合成数据，从而提高模型的泛化能力。

1. 生成对抗网络（GAN）

GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，而判别器负责判断样本的真假。生成器不断调整生成结果，直到其生成的样本难以与真实样本区分开来。GAN在图像生成领域已被广泛应用，它可以生成各种复杂纹理的瑕疵图像，有效补充真实样本的不足。

2. 变分自编码器（VAE）

VAE通过学习潜在分布来生成样本，适合生成具有特定特征的瑕疵数据。VAE的优势在于它的可解释性强，通过调整潜在空间的变量，能够生成不同类型的瑕疵形态。

3. 扩散模型

扩散模型是一种逐步去噪的生成方法，通过从噪声逐步还原图像的方式生成新样本。扩散模型在生成高度复杂和细节丰富的图像方面表现突出，非常适合生成细致入微的瑕疵样本。

三、生成式AI在瑕疵检测中的应用

生成式AI在瑕疵检测中的应用主要体现在两个方面：合成数据增强和异常检测模型的训练。

1. 合成数据增强

通过生成式AI，瑕疵检测系统可以快速生成大量合成的瑕疵样本用于模型训练。这些样本能够有效增加训练数据的多样性，提高模型对不同瑕疵形态的识别能力。例如，通过GAN生成不同类型的划痕、裂纹等瑕疵图像，并将其加入训练集，能够提升模型在真实场景中的检测精度。

2. 异常检测模型的训练

生成式AI还可以生成异常样本，帮助模型更好地学习正常和异常数据的分布差异。在缺乏标注瑕疵数据的情况下，可以利用生成的异常样本来训练异常检测模型，从而在实际检测中快速发现与正常样本不同的异常情况。这种方法在检测未知瑕疵类型上表现尤为突出，为瑕疵检测模型提供了强大的泛化能力。

四、生成式AI的优势

利用生成式AI来解决样本稀缺的问题具有显著的优势：

1. 节约数据标注成本

生成式AI无需人工标注，即可生成大量高质量的合成数据，从而降低了数据标注的成本。

2. 提高模型泛化能力

生成式AI生成的数据覆盖面广，能够涵盖更多潜在的瑕疵类型，使得模型对真实环境中未见过的瑕疵也能保持较高的检测精度。

3. 增强对未知瑕疵的检测能力

通过生成的异常样本，模型能够学习到正常与异常数据的特征差异，具备更强的未知瑕疵检测能力。

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作者简介

轩田科技AI算法和应用研究专家  王天颖

研究领域为深度学习算法、强化学习算法、多模态学习算法等。深耕AI算法原理研究和应用，在机器视觉及软硬件结合等领域具备丰富的知识和实战经验。专注于将前沿的AI技术应用于实际项目中，致力于提升系统的智能化水平和性能。

参考文献

[1] Cao, Yihan, et al. "A comprehensive survey of ai-generated content (aigc): A history of generative ai from gan to chatgpt." arXiv preprint arXiv:2303.04226 (2023).

[2] Rahat, Fazle, et al. "Data Augmentation for Image Classification using Generative AI." arXiv preprint arXiv:2409.00547 (2024).