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　　近日，鐳目智眸團隊在鋼鐵視覺領(lǐng)域取得重大突破，成功將AIGC技術(shù)應(yīng)用于提升稀缺樣本異常場景檢測水平，該技術(shù)顯著提升了鑄坯缺陷，廢鋼內(nèi)危險物及拒收件等稀缺數(shù)據(jù)的采集速度，從而突破了異常情況數(shù)據(jù)集稀少的瓶頸，極大地提升了異常場景的識別和檢測能力！

　　在鋼鐵生產(chǎn)中，對異常狀況的精準識別是確保生產(chǎn)流程順暢和產(chǎn)品品質(zhì)穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。鐳目智眸算法團隊結(jié)合用戶需求及落地項目實施細節(jié)，針對廢鋼原料監(jiān)控及鑄坯質(zhì)量管控環(huán)節(jié)的異常情況做了深入研究，發(fā)現(xiàn)以下問題：廢鋼中的危險物和拒收件等異常對生產(chǎn)安全及產(chǎn)品品質(zhì)構(gòu)成嚴重威脅，然而這些異常樣本的稀缺性使得識別效果受限。同時，鑄坯表面的微小缺陷也由于樣本稀少而難以準確檢測。

　　為了攻克這些難題，鐳目智眸團隊創(chuàng)新性地提出了一種新的缺陷區(qū)域和強度可控的缺陷及危險物圖像生成技術(shù)。該技術(shù)基于現(xiàn)有AIGC相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)，選取GAN網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)進行長期研發(fā)，形成了獨創(chuàng)的ReM-GAN模型。該模型通過Mask權(quán)重計算，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Ｗ⒂谔囟▍^(qū)域的像素，從而提高模型對這些區(qū)域的性能和準確性。同時，該模型融合了全局與局部的處理能力，既能把握圖像的整體結(jié)構(gòu)，又能捕捉到細節(jié)特征，展現(xiàn)了極高的靈活性和性能。

　　△ 缺陷及危險物生成效果圖

　　鐳目智眸團隊成功地將AIGC技術(shù)應(yīng)用于稀缺樣本異常檢測，并根據(jù)鋼鐵行業(yè)的實際需求進行了深度優(yōu)化。如今，該技術(shù)能夠根據(jù)現(xiàn)有的鑄坯缺陷和危險物樣本，高效地生成大量高質(zhì)量的新圖片，這一技術(shù)的應(yīng)用極大擴充了小概率樣本的數(shù)據(jù)量，顯著提升了相關(guān)數(shù)據(jù)采集的速度，為稀缺樣本異常檢測高效助力。（田祖光）