В данной статье представлен эксперимент в области компьютерного зрения, направленный на автоматизирование обучения нейросети распознавать промышленные объекты на примере деталей турбонасосного агрегата ракетного двигателя РД-120. Для обучения нейронной сети использовались как набор данных, состоящий из фотографий уже существующих деталей, так и набор изображений из CAD-программы, имитирующий собой стадию проектирования требуемого изделия.

При сравнении результатов эксперимента подтвердилась гипотеза о том, что возможно обучить системы компьютерного зрения различать еще не существующие объекты на основе скриншотов их цифровых двойников (CAD-модели). Собирая необходимые данные до непосредственного производства продукта, можно добиться хороших показателей распознавания даже реального объекта с простой геометрией.

В статье представлены результаты применения такого метода в сравнении с традиционным подходом обучения, а также рассмотрены перспективы использования данной технологии в промышленности.