Я даю Согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. В случае отказа от обработки cookie я проинформирован о необходимости прекратить использование Сайта или отключить файлы cookie в настройках браузера.
OK

Как искусственно создать брак для обучения нейросети: метод направленного разрушения

08 июля 2026
  • /
  • /
Есть производства, где брак продукции встречается редко. Это хорошо для завода и плохо для обучения нейросети, которой нужно обучиться на примерах дефектов, чтобы потом точно их находить.

Почему нельзя просто ждать появления брака

Допустим, речь о производстве тары для крема или косметики. Технология отработана, оборудование настроено, процент брака стремится к нулю. Заказчику при этом важно, чтобы система контроля качества выявляла дефекты со максимальной точностью, если они все же появятся.

Обучить нейросеть без достаточного количества данных нельзя. Ей нужны примеры сколов, трещин, инородных включений - причем в нужном количестве и разнообразии. Ждать, пока такие дефекты случатся на линии сами, можно годами.

Как формируется датасет с помощью метода направленного разрушения

Решение - воспроизвести дефекты искусственно, но физическим, а не программным способом. В одном из проектов Nord Clan команда получила от клиента около тысячи образцов тары и целенаправленно их повредила.

Работа включала несколько видов воздействия:
  • Удары образцов друг о друга.
  • Удары зубилом и другими инструментами.
  • Трение и сдавливание поверхности.
  • Разные углы и силу воздействия для каждого вида повреждения и другие.
Каждый образец снимали с разных сторон в лаборатории машинного зрения, воспроизводя ракурсы и условия освещения, максимально близкие к реальному производственному участку.
Примеры дефектов на стеклянных банках

Какие дефекты можно воспроизвести таким способом

Метод направленного разрушения хорошо работает там, где дефекты имеют физическую природу и и их можно воспроизвести.
Каждый вид дефекта воспроизводится в достаточном количестве вариаций, чтобы нейросеть могла отличить его от нормы при любом ракурсе и освещении.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense

Чем метод отличается от генерации синтетических данных

У Nord Clan есть и другой подход к формированию датасета при нехватке данных - синтетическая генерация. Здесь объекты либо снимают отдельно и программным способом накладывают на реальную сцену, либо генерируют полностью искусственно. Метод физического разрушения устроен иначе.

Здесь дефект создается на настоящем материале настоящим физическим воздействием. Зачастую это дает более достоверную текстуру повреждения - трещина в стекле или скол на пластике выглядят так же, как выглядели бы в реальности, потому что это реальность и есть.

Синтетический подход лучше подходит, когда сам объект брака сложно получить физически - например, редкую деталь оборудования или редкое инородное тело. Физическое разрушение лучше подходит, когда изделие доступно в достаточном количестве, а дефект можно воспроизвести напрямую.

Когда метод подходит

Направленное разрушение образцов имеет смысл применять, если верны хотя бы два из следующих условий:
  • Продукция производится из материала, который можно получить в достаточном объеме отдельно от линии.
  • Реальный брак случается редко или отсутствует вовсе.
  • Дефекты имеют механическую природу и поддаются физическому воспроизведению - сколы, трещины, деформации, инородные включения.
  • Заказчику важна высокая надежность обнаружения именно тех видов брака, что описаны в техническом задании.
Если ваша продукция редко имеет брак, но пропустить дефектное изделие недопустимо, расскажите нам о задаче. Мы оценим, какие дефекты можно воспроизвести физически, и предложим план сбора данных под конкретное производство.