[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.

[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.