Обучение моделей контроля качества продукции на синтетических данных с помощью цифровых двойников

摘要

Исследуется возможность использования синтетических данных и цифровых двойников продукции для создания моделей контроля качества на производстве. Показывается способ генерации синтетических примеров изображений качественной продукции и продукции, содержащей дефекты. Описаны эксперименты по обучению нейронных сетей на сгенерированных изображениях с различными конфигурациями синтетических сред. Рассматривается возможность и эффективность применения техники рандомизации доменов, целенаправленно нарушающей фотореалистичность обучающих изображений. Оценивается влияние данной техники на точность работы результирующей нейронной сети, применяемой для сегментации дефектов продукции.