Synthetic Data: Ihr Shortcut zu robusten Inspektionsmodellen
Synthetic Data ist nicht nur ein Werkzeug. Es ist die Grundlage dafür, wie wir Deep Learning für reale Inspektionsherausforderungen nutzbar machen.
Deep Learning lebt von Variation, nicht nur von Volumen. Mit synthetischen Daten können wir Tausende realistischer Defektszenarien simulieren – auch wenn reale Muster begrenzt sind. So bauen wir Modelle, die auch in unübersichtlichen, realen Fabrikumgebungen zuverlässig funktionieren.
Was sind Synthetische Datan und warum nutzen wir sie?
Synthetische Daten sind künstlich erzeugtes Bildmaterial, das reale Inspektionsszenarien nachbildet – Defekte, Beleuchtung, Texturen – ohne Tausende physischer Muster. So überwinden wir Datenknappheit und bauen KI-Modelle, die schneller und besser generalisieren.
Ergänzt oder ersetzt begrenzte reale Daten: ideal für seltene Defekte oder Kleinserienproduktion
Beseitigt manuelles Labeling: Jeder Defekt wird mit automatischen Masken, Labels und Metadaten erzeugt
Vollständig kontrolliert & skalierbar: ermöglicht präzise Simulation von Variationen, Sonderfällen und Inspektionsumgebungen
Datenaufbereitung & KI-ModelltrainingSynthetische Varianten beseitigen manuelles Labeling
Indem jedes Bild samt Defektannotation generiert wird, beseitigt unsere Synthetic-Data-Pipeline das manuelle Labeling vollständig. Anstatt Stunden oder Tage mit Maskieren und Taggen zu verbringen, wird jede Defektvariante automatisch mit pixelgenauen Masken und Metadaten versehen. Das bedeutet schnellere Datensatzerstellung, keine menschliche Verzerrung bei Annotationen und ein Trainingsset, das sowohl präzise als auch sofort einsatzbereit für Deep-Learning-Workflows ist.
Zentrale Vorteile
Schnelleres Modelltraining
Bessere Generalisierung bei seltenen Defekten
Geringere False-Positive/Negative-Raten
Synthetische Varianten
Synthetische Datenvarianten von Defekten auf Bitumen-/Asphaltoberfläche
Mehr erfahrenHäufig gestellte Fragen
Es handelt sich um computergenerierte Bilder, die reale Produkte, Beleuchtung und Defekte nachbilden. Jedes Bild wird automatisch mit pixelgenauen Masken versehen und liefert der KI Tausende Trainingsbeispiele ohne manuelle Annotation.
Synthetic Data vs. Real DataEs eignet sich besonders, wenn Defekte selten sind, jedes Teil leicht unterschiedlich ist oder Sie eine neue Variante ohne historische Fehlerdaten einführen. Synthetische Muster schließen diese Lücken schnell. Insbesondere reduziert es den Ressourcenaufwand in Bezug auf Zeit und Personal.
Erfolgreich mit Synthetic DataIn Kombination mit einem kleinen Satz realer Bilder zur Kalibrierung erreichen Spectron-trainierte Modelle routinemäßig ein sehr hohes Genauigkeitsniveau. Das hilft uns, schnell zu deployen und effizient zu iterieren, wenn Ausreißer oder Sonderfälle auftreten.
Daten Kuratierung & AIEin einzelner hochauflösender Scan, ein CAD oder sogar kalibrierte Fotos genügen. Häufig beginnen wir mit einem einfachen Defektkatalog und einigen wenigen Beispielbildern. Unsere Engine extrapoliert Geometrie, Texturen und Defektphysik aus dieser Basis.
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