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English(EN) A Process-Informed, Photorealistic Digital Twin for Vision-Based Inline Inspection of C-SMC Strip Deposition

数字孪生为 C-SMC 检测生成合成数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种面向工艺、照片级真实感的数字孪生，用于为碳纤维片状模塑料 (SMC) 条带沉积的在线检测生成合成图像数据。该数字孪生模拟沉积运动学，并使用基于物理的渲染模型生成逼真的图像，同时提供精确、同步的标签，包括定向边界框和偏振渲染。仅使用此合成数据进行训练，YOLOv11 和 CSRNet 模型就达到了很高的检测 mAP50 分数，证明了合成到真实数据的迁移在提高制造质量保证方面的有效性。 AI

影响 通过为 AI 模型生成合成数据，实现更高效、更准确的制造质量控制。

排序理由 学术论文，详细介绍了用于计算机视觉任务生成合成数据的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Patrick Flore, Fabian R\"oder, Kevin Chen, Andreas Gebhard ·

    面向视觉化在线检测的工艺感知、照片级真实感数字孪生C-SMC条带沉积

    arXiv:2610.28050v1 Announce Type: new Abstract: Inline quality assurance for Sheet Molding Compound (SMC) manufacturing is hindered by the lack of large-scale, accurately labeled image datasets for training machine-learning models. This work presents a process-informed, photoreal…

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