Synthetische Trainingsdaten für die Produktions- und Instandhaltungsversorgende Logistik von Flugzeugen

Visuelle KI-Applikationen zur Identifikation von Komponenten haben das Potential Fehler in der Intralogistik der Luftfahrt zu vermeiden. Die vorliegende Arbeit stellt ein Verfahren vor, womit die benötigten Bilddaten synthetisch generiert werden können. Hierzu wird eine strukturierte Domänenrandomisierung zur Abbildung der adressierten Domäne entwickelt und durch Untersuchungen zur Eignung verschiedener 3D-Modelle sowie zu verschiedenen Domain Adaption Methoden komplementiert. Die entwickelten Verfahren, damit generierten Daten und trainierte KI-Applikationen werden gegenüber reellen Anwendungsszenarien validiert.