DOI: 10.17587/prin.15.589-599

УДК: 004.93'1

Технология формирования искусственных данных для обучения нейросети (на примере контроля качества производства ламината)

А. В. Зарипов, магистрант, aleksei.v.zaripov@tusur.ru, Р. С. Кульшин, аспирант, roman.s.kulshin@tusur.ru, А. А. Сидоров, канд. экон. наук, доц., зав. кафедрой, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Представлены результаты исследования методов генерации искусственных данных для задач компьютерного зрения в рамках функционирования технологических линий конвейерного типа. Выявлены проблемные вопросы высокой стоимости и низкой эффективности таких традиционных методов сбора данных, как видеозапись и ручная разметка. В качестве решения предложена обобщенная модель формирования синтетических данных, использующая игровые движки и 3D-моделирование. Экспериментально модель протестирована в рамках процесса определения ламинатных покрытий, где синтетические данные позволили обучить нейронную сеть YOLOv8 с высокой точностью (mAP50 = 0,95). Результаты тестирования указывают на возможность использования синтетических данных для повышения качества моделей и оптимизации процессов обучения нейронных сетей в условиях ограниченного доступа к реальным датасетам.

Ключевые слова: генерация данных, нейронная сеть, синтетические данные, компьютерное зрение, YOLO, Unity, конвейер, ламинат, дефект

Стр. 589—599

Работа выполнена в рамках ГЗ «Наука»; проект FEWM-2023-0013.

Ссылка для цитирования:
Зарипов А. В., Кульшин Р. С., Сидоров А. А. Технология формирования искусственных данных для обучения нейросети (на примере контроля качества производства ламината) // Программная инженерия. 2024. Том 15, № 11. С. 589—599. DOI: 10.17587/prin.15.589-599.