Simular defectos raros, enriquecer los datos de entrenamiento
FleX-Gen
Improve Inspection
Accuracy with Generative AI
Elevate Automated
Inspección con FleX-Gen
Descubra cómo las imágenes de defectos sintéticos ayudan a entrenar a la IA para la inspección
Exactitud
Reducir la tasa de detección falsa hasta 9X mediante entrenamiento en imágenes de defectos sintéticos representativos de defectos complejos aleatorios.
Modelo de desarrollo
Cree rápidamente modelos de detección robustos generando imágenes de defectos con tan solo 3 Imágenes reales por defecto.
Aplicación
Diseñado para cambios de piezas y se adapta rápidamente para una producción de alta mezcla.
Soluciones a medida
para amplias industrias manufactureras
From uploading sample images to deploying accurate AI models, FleX-Gen simplifies every step.
Equipo
Tipo de defecto: Chip
Descripción: Se trata de un defecto de viruta que aparece en engranajes metálicos industriales, con características de profundidad distintivas.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK preservando totalmente la característica de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 3 meses → 24 horas.
Auto Parts
Industria/Producto: Automotriz/Repuestos para automóviles
Defecto: Rebaba
Descripción: Un tipo de protuberancia en superficies metálicas con propiedades ligeramente reflectantes y pequeñas dimensiones.
Ejemplos de entrenamiento: 2
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 3 meses → 24 horas.
Fundición mecanizada
Descripción: Un tipo de defecto en las piezas fundidas de metal que se caracteriza por pequeños orificios o huecos en la superficie, generalmente con una cierta profundidad.
Ejemplos de entrenamiento: 2
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1.5 meses → 24 horas.
Celdas de batería
Defecto: Agujero de alfiler
Descripción: Un tipo de desgaste en la superficie metálica soldada, de color blanco y claramente distinguible del fondo.
Ejemplos de entrenamiento: 1
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Tapa superior de la batería
Defecto: Junta de soldadura en frío
Descripción: Un tipo de soldadura fría y escoria de soldadura en la trayectoria de la cubierta superior. Cuando el defecto es sutil, puede ser difícil distinguirlo de la soldadura de fondo.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1.5 meses → 24 horas.
Batería de bolsa
Descripción: Un tipo de rasguño delgado y alargado en la superficie de la batería blanda, donde el defecto generalmente aparece como rayas blancas.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Conector de tapa eléctrica
Descripción: Un tipo de arañazo en las clavijas metálicas del conector. Este defecto refleja la luz en ángulos específicos y es relativamente pequeño.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Pistón
Descripción: Un tipo de daño por impacto en la superficie metálica del pistón, con formas de defectos y características de profundidad variables.
Ejemplos de entrenamiento:
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Lata de aluminio
Descripción: Un tipo de picazón en la superficie de la lata de aluminio. Este defecto es estructural y también refleja la luz.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 15 días → 24 horas.
Espada
Tipo de defecto: Rotura
Descripción: Un tipo de desgaste y daño por impacto en la superficie de la hoja de metal, con defectos que en general son muy pequeños y de forma irregular.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1 mes → 24 horas.
Correa de reloj
Descripción: Partículas de suciedad negra extremadamente pequeñas en la correa de silicona del reloj, que se caracterizan por su pequeño tamaño y formas variables.
Ejemplos de entrenamiento: 2
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1 mes → 24 horas.
Contraportada del portátil
Descripción: Un tipo de arañazo en la carcasa metálica del portátil. Este defecto es extremadamente fino y difícil de detectar.
Ejemplos de entrenamiento: 1
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1.5 meses → 24 horas.
QUE OPINAN NUESTROS CLIENTES
FleX-Gen helped us reduce our false detection rate, which has been a game-changer for our quality control process. The ability to generate realistic defect samples has dramatically improved our inspection accuracy and shorten a time for project delivery.
Gestora de Proyectos
Fabricante automotriz
We went from spending months collecting defect samples to getting our AI model up and running with just 3 real images. FleX-Gen has completely transformed how we approach rare defect detections in our high quality control system.
Inline Quality Control Manager
Mobile Phone Manufacturer
By using FleX-Gen, we achieved inline inspection with industry-leading accuracy, even for rare defects. The smart labeling and synthetic data generation made AI model training seamless and cost-effective.
Gerente de Innovación en Manufactura
industria del embalaje
Elevando la calidad en todas las industrias
Resultados cuantificados con FleX-Gen
9X: Tasa de escape más baja
Se logró una tasa de escape 9 veces mejor
industrias diversas.
3X: Implementación más rápida
El tiempo de implementación del sistema se aceleró tres veces
con integración completa en menos de una semana.
3 muestras: Eficiencia del entrenamiento
Cree modelos de IA precisos a partir de
Sólo 3 muestras defectuosas.
30%: ROI más rápido
Ahorre hasta un 30% en costos relacionados con la inspección durante el primer trimestre.
Precios flexibles para cada necesidad
- Prueba gratuita con 3 trabajos
- 1 trabajo generar imágenes para 1 tipo de patrón en 1 artículo
- Generar 50 imágenes para el 1 trabajo
- Reciba resultados en aproximadamente 24 horas
- Soporte estándar (solo por correo electrónico)
- Los descuentos por volumen
- Reciba resultados en SLA rápido
- Entrenamiento priorizado de IA
- Ejecute hasta 4 trabajos a la vez
- Soporte telefónico prioritario con un administrador de cuenta dedicado
- Imágenes de defectos ilimitadas generadas por IA por mes
- Personalización de modelos de IA dedicados para necesidades de fabricación específicas
- Detección y generación de informes de defectos en tiempo real con análisis avanzados
- Implementación en nube privada o local para un control total de los datos
- Integración de múltiples sitios con sistemas PLC, MES y ERP empresariales
- Acceso personalizado a API y SDK para una automatización perfecta
- Soporte prioritario 24/7 con un administrador de cuenta dedicado
- AI-powered Información sobre mantenimiento predictivo.
Preguntas Frecuentes
info@unitxlabs.com
480 N McCarthy Blvd Suite 150,Milpitas, CA 95035, EE. UU.