機械学習に基づく物体検出モデルの構築には多量のラベル付きデータが必要とされ，その収集は一般に困難である．簡易にモデルを構築する手法としてシミュレーションに基づく合成画像の利用が知られているが，現実の画像を再現するには多大なコストが必要となる．低コストで生産可能な写実度の低い合成画像の利用が望ましい．本研究では麻雀牌を検出するタスクに取り組む．麻雀シーンはレイアウトの再現は容易である一方で，光源の影響や物体の質感に違いが生じていると考えられる．識別部分であるラベル面が検出しやすいような画像に単純化することで安定した検出を実現する．