[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.

[es] La aplicación de modelos de aprendizaje profundo (deep learning) para la clasificación y detección de objetos, se presenta como una tecnología prometedora para abordar el dinamismo y complejidad referente a los procesos de producción, utilizados principalmente con fines de supervisión y aseguramiento de la calidad. Este enfoque requiere la generación de grandes volúmenes de datos etiquetados con el fin de entrenar los modelos y realizar predicciones precisas, sin embargo, la construcción de este tipo de conjunto de datos es una tarea compleja y dispendiosa, además de costosa. Mediante el uso de software de modelado 3D y diferentes herramientas de programación, se pueden generar conjuntos de datos sintéticos, en este caso imágenes, para acelerar el entrenamiento de estos modelos y así evitar posibles problemas relacionados con el sesgo de los datos y errores cometidos durante el etiquetado manual. Este trabajo presenta un proceso para generar automáticamente conjuntos de datos sintéticos mediante simulación 3D, estableciendo una serie de actividades para generar imágenes con diferentes configuraciones de fondo para objetos deformables, en este caso, diferentes clases de telas. Varias redes neuronales (CNN) fueron entrenadas aplicando técnicas de transfer learning con los datos generados, evaluando cada modelo con base a su rendimiento. Para esta tarea concreta de clasificación y reconocimiento de objetos, el modelo MobileNet superó a los demás modelos al lograr una precisión media del 60,41% para la detección y del 37,50% para la clasificación. Los resultados indican que el entrenamiento de modelos CNN a partir de datos generados sintéticamente puede ser un método viable y eficaz, ofreciendo una alternativa para realizar predicciones adecuadas que no dependan de conjuntos de datos disponibles, ya que podrían no estar totalmente alineados con los requisitos específicos de la tarea de visión por computador deseada.