[ca] L'aplicació de mètodes d'aprenentatge profund (DL) per a la classificació i detecció d'objectes s'accepta com una tecnologia prometedora per abordar el dinamisme i la complexitat en la fabricació, que s'utilitza principalment amb finalitats de control i qualitat de plantes. Aquest enfocament requereix grans volums de dades anotades per tal d'entrenar els models amb l'objectiu de realitzar prediccions correctes, però, la construcció d'aquest tipus de conjunts de dades és una tasca complexa i que requereix temps a més de costosa. Aprofitant el programari de modelatge 3D i les eines de programació, es poden generar conjunts de dades sintètiques d'imatges per accelerar l'entrenament dels models DL, evitant possibles problemes relacionats amb el biaix de les dades i els errors realitzats durant els procediments d'etiquetatge manual. Aquest treball presenta un mètode per generar conjunts de dades sintètiques automàticament mitjançant simulació 3D. Aquest mètode s'utilitza per generar imatges amb diferents configuracions de fons d'objectes no rígids, en aquest cas, diferents classes de teixits. Es van entrenar diverses xarxes neuronals convolucionals (CNN) d'última generació mitjançant l'aprenentatge de transferència de les dades generades. El rendiment dels models es presenta, es compara i es discuteix. Per a aquesta tasca particular de classificació i reconeixement d'objectes, el model de MobileNet va superar altres models aconseguint una precisió mitjana del 60,41% per a la detecció i un 37,50% per a la classificació. Les troballes indiquen que la formació de models de CNN mitjançant dades generades sintèticament podria ser un enfocament viable i eficaç, oferint una alternativa per fer prediccions adequades que no depenguin dels conjunts de dades disponibles que podrien no estar totalment alineats amb els requisits específics de la tasca de visió per ordinador desitjada.

[en] The application of deep learning (DL) methods for object classification and detection is accepted as a promising technology to address dynamism and complexity in manufacturing, primarily used for plant monitoring and quality purposes. This approach requires large volumes of annotated data in order to train the models aiming at performing correct predictions, however, constructing this kind of datasets is a complex and time-consuming task as well as expensive. By taking advantage of 3D modeling software and programming tools, image synthetic datasets can be generated for speeding up training of DL models, avoiding possible issues regarding bias of the data and errors performed during manual labeling procedures. This work presents a pipeline for generating synthetic datasets automatically through 3D simulation. The pipeline is used for generating images with different background configurations of non-rigid objects, in this case, different classes of fabrics. Several state-of-art pre-trained convolutional neural networks (CNN) were trained by transfer learning on the generated data. The models' performance is presented, compared, and discussed. For this particular object classification and recognition task, MobileNet model outperformed other models by achieving a mean average precision of 60.41% for detection and a 37.50% for classification. Findings indicate that training CNN models using synthetically generated data could be a viable and effective approach, offering an alternative for making suitable predictions not depending on available datasets that might not be fully aligned with the specific requirements of the desired computer vision task.