Physics-Informed Machine Learning for Efficient Sim-to-Real Data Augmentation in Micro-Object Pose Estimation

📄 arXiv: 2511.16494v1 📥 PDF

作者: Zongcai Tan, Lan Wei, Dandan Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-11-20

💡 一句话要点

提出物理信息GAN，用于微型物体位姿估计的高效Sim-to-Real数据增强

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 物理信息机器学习 Sim-to-Real 数据增强 生成对抗网络 微型机器人 位姿估计 波动光学 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有微型机器人位姿估计方法依赖大量高质量显微图像数据，获取成本高昂，限制了其应用。
  2. 提出一种物理信息GAN，结合波动光学渲染和深度对齐，生成高保真合成图像，用于Sim-to-Real数据增强。
  3. 实验表明，该方法显著提升合成图像质量和位姿估计精度，并具备良好的泛化能力，无需额外训练。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的物理信息深度生成学习框架，首次将基于波动光学的物理渲染和深度对齐集成到生成对抗网络(GAN)中，从而高效地合成用于微型机器人位姿估计的高保真显微镜图像。与纯粹的AI驱动方法相比，该方法将结构相似性指数(SSIM)提高了35.6%，同时保持了实时渲染速度(0.022秒/帧)。在合成数据上训练的位姿估计器(CNN backbone)达到了93.9%/91.9% (pitch/roll)的准确率，仅比完全在真实数据上训练的估计器低5.0%/5.4% (pitch/roll)。此外，该框架可以推广到未见过的姿势，从而为新的微型机器人配置实现数据增强和鲁棒的位姿估计，而无需额外的训练数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决微型机器人位姿估计中，真实显微图像数据难以获取且标注成本高的问题。现有方法难以准确模拟复杂的光学显微现象，导致合成图像质量不高，影响位姿估计的精度和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是将物理模型（波动光学）融入到深度生成模型（GAN）中，利用物理模型指导图像生成过程，从而生成更逼真的显微图像。通过Sim-to-Real的数据增强，提升位姿估计模型在真实数据上的性能。

技术框架：整体框架是一个基于GAN的生成模型，包含生成器和判别器。生成器负责根据输入的位姿参数和物理模型生成合成图像，判别器负责区分合成图像和真实图像。此外，框架还引入了深度对齐模块，用于校正合成图像的深度信息，使其更符合真实显微图像的特点。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将波动光学模型集成到GAN中，实现了物理信息驱动的图像生成。与传统的纯数据驱动方法相比，该方法能够更好地模拟复杂的光学显微现象，生成更高质量的合成图像。同时，深度对齐模块的引入进一步提升了合成图像的真实感。

关键设计：生成器网络结构采用U-Net，判别器网络结构采用PatchGAN。损失函数包括GAN损失、物理模型损失和深度对齐损失。物理模型损失用于约束生成图像符合波动光学规律。深度对齐损失用于约束合成图像的深度信息与真实图像一致。训练过程中，采用对抗训练的方式优化生成器和判别器。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法生成的合成图像在结构相似性指数(SSIM)上比纯AI驱动方法提高了35.6%，同时保持了实时渲染速度(0.022秒/帧)。使用合成数据训练的位姿估计器在pitch/roll上的准确率分别达到93.9%/91.9%，仅比在真实数据上训练的估计器低5.0%/5.4%。该框架还展现出良好的泛化能力，能够处理未见过的姿势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于光学微型机器人的精确跟踪、自主生物学研究、高精度微操作等领域。通过降低对真实数据的依赖，可以加速微型机器人技术的研发和应用，并为相关领域的自动化和智能化提供有力支持。未来，该方法有望推广到其他需要Sim-to-Real数据增强的视觉任务中。

📄 摘要（原文）

Precise pose estimation of optical microrobots is essential for enabling high-precision object tracking and autonomous biological studies. However, current methods rely heavily on large, high-quality microscope image datasets, which are difficult and costly to acquire due to the complexity of microrobot fabrication and the labour-intensive labelling. Digital twin systems offer a promising path for sim-to-real data augmentation, yet existing techniques struggle to replicate complex optical microscopy phenomena, such as diffraction artifacts and depth-dependent imaging.This work proposes a novel physics-informed deep generative learning framework that, for the first time, integrates wave optics-based physical rendering and depth alignment into a generative adversarial network (GAN), to synthesise high-fidelity microscope images for microrobot pose estimation efficiently. Our method improves the structural similarity index (SSIM) by 35.6% compared to purely AI-driven methods, while maintaining real-time rendering speeds (0.022 s/frame).The pose estimator (CNN backbone) trained on our synthetic data achieves 93.9%/91.9% (pitch/roll) accuracy, just 5.0%/5.4% (pitch/roll) below that of an estimator trained exclusively on real data. Furthermore, our framework generalises to unseen poses, enabling data augmentation and robust pose estimation for novel microrobot configurations without additional training data.