بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
تعرّف على كيفية فرز الغسيل بكفاءة باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، التي يمكنها تحليل الملابس والألوان ورموز العناية لأتمتة عملية فرز الغسيل بطريقة أكثر ذكاءً.
قد يبدو غسيل الملابس مهمة بسيطة. ولكن هذا فقط حتى يحدث شيء غير متوقع.
قد ترمي بعض القمصان بألوان مختلفة في الماكينة، وتضغط على زر التشغيل، وتأمل أن يخرج كل شيء متشابهًا. ومع ذلك، لا تسير الأمور هكذا دائماً.
ربما يتحول لون القميص الأبيض إلى اللون الرمادي، أو تصبح سترة مفضلة لديك أصغر بمقاسات قليلة. حتى زلات الفرز البسيطة يمكن أن تؤدي إلى تآكل ملابسك بهدوء مع مرور الوقت.
من المثير للدهشة أن العديد من الأشخاص لا يزالون يتخطون عملية الفرز حتى عندما يعلمون مدى أهميتها. وجدت دراسة استقصائية حديثة أن أقل من نصف البالغين الذين تقل أعمارهم عن 40 عامًا يفصلون الغسيل بانتظام إلى ملابس بيضاء وأخرى داكنة. وهذا يوضح مدى سهولة التقصير في الغسيل، خاصة عندما تكون مشغولاً.
الشكل 1. يمكن أن يساعد فرز الغسيل في الحفاظ على الألوان زاهية والأقمشة في حالة جيدة.
ماذا لو لم يكن عليك التفكير في الفرز على الإطلاق؟ تخيل نظاماً آلياً يتعرف على الملابس والألوان وحتى رموز ملصقات العناية قبل أن تضغط على زر "ابدأ". لقد أصبحت هذه الفكرة التي كانت خيالية في يوم من الأيام ممكنة الآن بفضل الرؤية الحاسوبية.
الرؤية الحاسوبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتيح للآلات رؤية الصور ومقاطع الفيديو وتفسيرها بدقة عالية. وبفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية مثل Ultralytics YOLO11 و Ultralytics YOLO26 المرتقبة، يمكن للأنظمة تحليل الملابس والألوان وحتى رموز ملصق العناية التي تشير إلى ما إذا كان يجب غسل قطعة ما في الغسالة أو غسلها يدوياً أو عدم غسلها بالكامل. هذا المستوى من الفهم يجعل الفرز الدقيق للغسيل ممكناً بدون جهد بشري.
في هذه المقالة، سنستكشف في هذه المقالة سبب أهمية فرز الغسيل، وكيف يتم ذلك بشكل صحيح، وكيف تجعل نماذج Ultralytics YOLO العملية أكثر ابتكارًا وكفاءة. لنبدأ!
أهمية الفرز السليم للملابس
قد يكون من المحبط أن تفتح الغسالة وتجد أن القميص الأبيض قد تحول إلى اللون الوردي. مثل هذه اللحظات تذكرنا بأهمية فرز الغسيل.
يساعدك الفرز السليم في الحفاظ على لون ملابسك وشكلها وملمسها. عندما تُغسل الملابس الفاتحة أو الداكنة مع الملابس الفاتحة، يمكن أن تتلاشى الألوان وتصبح باهتة في الحمولة بأكملها. يساعد الفصل بينهما على منع ذلك.
كما تحتاج الأقمشة الرقيقة، مثل الحرير والكشمير والدانتيل، إلى عناية إضافية. لا يجب غسلها على نفس الدورات القاسية المخصصة للأقمشة الثقيلة. في الوقت نفسه، يساعد تجميع الملابس حسب نوع القماش والوزن على قيام الغسالة بعمل أفضل. فالقطع الأخف وزناً والأثقل وزناً تمتص الماء وتدور بشكل مختلف، لذا فإن غسل القطع المتشابهة معاً يؤدي إلى تنظيف أكثر تساوياً وأقل نسالة وشطف أفضل.
تُحدث درجة حرارة الماء والمنظفات التي تختارينها فرقاً أيضاً. يساعد الماء البارد على حماية الألوان والأقمشة الرقيقة، بينما الماء الساخن أفضل للبقع الثقيلة والتعقيم.
في نهاية المطاف، تتراكم كل هذه العادات الصغيرة لتساعدك على توفير الطاقة وتقليل البلى والتلف والحفاظ على مظهر ملابسك جميلاً لفترة أطول.
العوامل التي يجب مراعاتها أثناء فرز الغسيل
إليك بعض الاعتبارات البسيطة التي يمكن أن تحدث فرقاً كبيراً في مظهر ملابسك وملمسها بعد كل غسلة:
افصل حسب اللون: احتفظي بالملابس البيضاء والألوان الزاهية والملابس ذات الألوان الداكنة في أحمال مختلفة. يمنع هذا الأمر انتقال الأصباغ ويساعد على بقاء الألوان نابضة بالحياة وبقاء اللون الأبيض ناصعاً.
قم بالتجميع حسب نوع القماش: اغسل القطع الثقيلة مثل الجينز والمناشف والكنزات الصوفية بشكل منفصل عن الأقمشة الخفيفة. يمكن أن يتسبب خلطها في التمدد أو البهتان أو التآكل الزائد، خاصةً بالنسبة للقطع الرقيقة.
أغلق جميع السحابات: قبل الغسيل، أغلق جميع السحابات لمنع التمزق والتلف. السحابات المفتوحة يمكن أن تلتصق بالأقمشة الرقيقة أثناء دورة الغسيل.
تحقق من ملصقات العناية: إن الرموز الصغيرة الموجودة على ملصقات الملابس ضرورية، ويستحق الأمر أن تتوقف لحظة لقراءتها. فهي تخبرك ما إذا كان يجب غسل الملابس يدويًا أو تنظيفها جافًا أو تجفيفها بالهواء أو وضعها على دورة لطيفة حتى يحصل كل قماش على العناية التي يحتاجها.
قم بتحميل الغسالة بشكل صحيح: قم بقياس منظف الغسيل بعناية، وحافظ على توازن الأحمال بحيث يتم تنظيف كل قطعة بالتساوي.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المرئي المساعدة في فرز الغسيل بكفاءة
رؤية الكمبيوتر لديها القدرة على جعل عملية فرز الغسيل أسهل بكثير. حيث يمكن استخدامها للتعرف بسرعة على الألوان والملابس والأنسجة المختلفة، مما يساعد على منع الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الناس عند فرز الملابس يدوياً.
في الواقع، أظهرت دراسة حديثة كيف يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية والروبوتات لفرز المنسوجات تلقائياً. استخدم الباحثون نموذجاً للرؤية الحاسوبية يدعم مهام مثل اكتشاف الأجسام، وهي طريقة لتحديد موقع الأجسام وتحديدها في الصورة، للعثور على كل قطعة نسيج أثناء تحركها على طول حزام ناقل.
وقاموا بتدريب النموذج بشكل مخصص على أمثلة مصنفة من المنسوجات في فئات مختلفة من المظهر، مما سمح له بتصنيف كل قطعة بصرياً على أنها ملابس فاتحة أو ملابس داكنة أو ملابس متعددة الألوان بناءً على لونها وملمسها. ثم التقط الروبوت بعد ذلك كل قطعة باستخدام قابض مخصص ووضعها في سلة المهملات الصحيحة، كل ذلك دون مساعدة بشرية. وعلى الرغم من أن الدراسة ركزت على إعادة تدوير المنسوجات، إلا أن نفس الخطوات، ورؤية القطعة وفهم ماهيتها ومعرفة أين يجب أن توضع، تجعل الفرز الآلي للملابس ممكناً.
الشكل 2. نظام رؤية آلي يحدد ويلتقط الملابس.(المصدر)
كيف تدعم نماذج Ultralytics YOLO أنظمة فرز الغسيل
تعتمد حلول الرؤية الحاسوبية على العديد من مهام الرؤية الأساسية التي تعمل معاً لمساعدة الآلات على تفسير ما تراه. على سبيل المثال، يمكّن اكتشاف الأجسام النظام من تحديد العناصر في الصورة وتحديد مكانها.
وبالمثل، يضيف تجزئة المثيل مزيدًا من التفاصيل من خلال تحديد الشكل الدقيق لكل عنصر على مستوى البكسل. كما يساعد تصنيف الصور في تصنيف ما يبحث عنه النظام، مثل تحديد الألوان أو الأنماط أو أنواع الملابس.
تدعم نماذج مثل Ultralytics YOLOv8 و YOLO11 هذه المهام وتسهل تطبيقها في أنظمة العالم الحقيقي. يمكن استخدامها للكشف عن الملابس، وتحديد شكلها، وتصنيف سماتها البصرية في مسار واحد، وكل ذلك بسرعة عالية. وهذا يسمح لحلول Vision AI بتحليل العناصر في الوقت الفعلي أثناء تحركها أو تحولها، مما يجعل الفرز الآلي للملابس دقيقاً وفعالاً.
استخدام نماذج Ultralytics YOLO لفرز الغسيل
فيما يلي نظرة فاحصة على الخطوات المتبعة في استخدام نماذج Ultralytics YOLO لبناء نظام فرز الغسيل:
جمع صور الغسيل والتعليق عليها: للبدء في بناء النظام، اجمع صورًا لعناصر الغسيل في ظروف مختلفة، مثل الأكوام المختلطة، والملابس الفردية، وإعدادات الإضاءة المختلفة. يعتمد تنسيق التعليقات التوضيحية على مهمة الرؤية الحاسوبية التي تخطط لاستخدامها. على سبيل المثال، إذا اخترت اكتشاف الكائن، على سبيل المثال، إذا اخترت اكتشاف الكائن، يتم تصنيف كل ثوب بمربع محدد. إذا اخترت تجزئة المثيل، يمكنك وضع تعليقات توضيحية على مستوى البكسل. تعلم هذه التعليقات التوضيحية النموذج مكان ظهور العناصر والفئات التي تنتمي إليها.
تدريب نموذج أولتراليتكس YOLO مخصص: باستخدام مجموعة البيانات المشروحة، يمكنك تدريب نموذج مخصص مثل YOLO11 حتى يتمكن من اكتشاف الملابس أو تحديد أشكالها أو تصنيف ميزات مثل اللون أو نوع الملابس أو النمط.
اختبار النموذج المدرّب وتقييمه: تقييم النموذج على مجموعة اختبار منفصلة للتأكد من قدرته على تحديد وتصنيف الملابس الجديدة غير المرئية بشكل صحيح. تضمن هذه الخطوة أداء النظام بشكل موثوق في ظل ظروف حقيقية.
نشر النموذج: بمجرد أن يعمل النموذج بشكل جيد، قم بتوصيله بكاميرا حية موجهة إلى سلة أو محطة فرز. يقوم النظام بمعالجة الصور في الوقت الحقيقي، ويحدد كل ملابس، ويطبق قواعد الفرز لتوجيه العناصر إلى السلة المناسبة. يمكن دمج هذا الإعداد في مجموعة من أنظمة الأجهزة، مثل الذراع الروبوتية التي تنقل العناصر فعليًا بين سلال الغسيل، أو الناقل الآلي الذي يوجه الملابس إلى أقسام مختلفة، أو سلة الغسيل الذكية التي تستخدم حجرات داخلية لفصل الغسيل تلقائيًا.
عند استخدام نظام رؤية فرز الملابس، من المهم مراقبة أدائه وتحديثه عند الحاجة. تساعد إضافة صور جديدة، وإعادة التدريب بشكل دوري، وتعديل قواعد الفرز مع تغير أنماط الملابس أو الأقمشة في الحفاظ على دقة النظام وإمكانية الاعتماد عليه بمرور الوقت.
تطبيقات أخرى للذكاء الاصطناعي المرئي في عمليات غسيل الملابس
بالإضافة إلى الفرز، تُستخدم تقنية Vision AI أيضًا في أجزاء أخرى من سير عمل الغسيل والمنسوجات. في كثير من الحالات، لا يكفي مجرد النظر إلى الثوب لتحديد كيفية غسله. قد يبدو قميصان متطابقان من الخارج، ولكن قد يحتاج أحدهما إلى غسيل لطيف بينما يحتاج الآخر إلى التنظيف الجاف، ولهذا السبب يعد التحقق من ملصق العناية أمرًا ضروريًا. تساعد أتمتة هذه الخطوة على تقليل الأخطاء والتأكد من معالجة الملابس بشكل صحيح.
على سبيل المثال، قام مشروع بحثي حديث بتطوير نظام للتعرف على ملصقات الرعاية باستخدام نموذج تصنيف الصور Ultralytics YOLOv8. وقد قام الفريق بتدريب النموذج على أكثر من 10,000 صورة لرموز ملصقات العناية، مما مكنه من تحديد رموز الغسيل والتجفيف والكي بدقة من صورة واحدة. تم دمج النموذج المُدرَّب في تطبيق للهاتف المحمول يقوم بمسح ملصق العناية بالملابس ويعيد الرموز التي تم التعرف عليها مع تعليمات الغسيل الموصى بها، مما يسهل على المستخدمين العناية بملابسهم بشكل صحيح.
الشكل 3. تصنيف تسميات الرعاية باستخدام YOLOv8(المصدر).
من التطبيقات الرئيسية الأخرى للذكاء الاصطناعي المرئي في عمليات الغسيل الكشف عن عيوب الأقمشة. يمكن للحلول التي تدعمها نماذج مثل YOLOv8 مسح الملابس بحثًا عن العيوب مثل البقع أو التمزقات أو الخيوط المفكوكة أو المناطق البالية قبل الغسيل أو التغليف.
يساعد تحديد هذه المشاكل في وقت مبكر على منع دخول العناصر التالفة إلى المعدات الآلية، ويقلل من إعادة العمل، ويضمن أن الملابس التي في حالة جيدة فقط هي التي تستمر في سير العمل. وهذا يحسّن من مراقبة الجودة ويقلل من الهدر في بيئات الغسيل واسعة النطاق.
الشكل 4. الكشف عن البقع والتمزقات على القمصان(المصدر)
إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لفرز الملابس
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام Vision AI لفرز الغسيل:
كفاءة استخدام الموارد: من خلال تحسين دقة فرز الملابس في فئات الغسيل المناسبة، تساعد تقنية Vision AI على منع الأحمال المختلطة وتسهيل استخدام دورات الغسيل التي تستخدم فقط الماء والطاقة والمنظفات اللازمة.
مرونة خيارات النشر المرنة: يمكن تشغيل نماذج الرؤية على أجهزة مثل الأجهزة المتطورة والأجهزة المدمجة والخوادم السحابية وغيرها. هذا يعني أنه يمكن تصميم أنظمة الرؤية لكل من البيئات الصغيرة والكبيرة على حد سواء.
التحسين المستمر مع البيانات: مع جمع المزيد من الصور أثناء التشغيل، يمكن إعادة تدريب أنظمة الرؤية للتكيف مع أنماط الملابس الجديدة والظروف البيئية.
على الرغم من هذه الفوائد، هناك بعض العوامل التي يجب وضعها في الاعتبار عند تنفيذ مثل هذه الحلول. فيما يلي بعض القيود الشائعة:
الحساسية لظروف التصوير: يمكن للتغيرات في الإضاءة، والظلال، وزاوية الكاميرا، وجودة العدسة أن تقلل من موثوقية التعرف على الملابس.
صعوبة مع الأكوام المزدحمة: عندما تكون الملابس متداخلة بشدة أو ملتصقة ببعضها البعض بإحكام، قد تواجه أنظمة الرؤية صعوبة في تحديد جميع العناصر بشكل صحيح.
تعقيد التكامل: يتطلب تنسيق الكاميرات وأجهزة الاستشعار والأنظمة الروبوتية توقيتًا دقيقًا ومعايرة وجهدًا هندسيًا لضمان التشغيل المستقر.
النقاط الرئيسية
يساعد فرز الغسيل بشكل صحيح على حماية الأقمشة والحفاظ على الألوان زاهية وإطالة عمر الملابس. يجعل الذكاء الاصطناعي المرئي هذه العملية أسرع وأكثر موثوقية.
يمكن تدريب الطرازات مثل Ultralytics YOLOv8 وYOLO11 على تحديد أنواع الملابس وتمييز فئات الألوان، مما يتيح للأنظمة الآلية فرز العناصر بدقة. وهذا يقلل من الهدر ويمنع أخطاء دورة الغسيل ويدعم عمليات الغسيل الأكثر ذكاءً واستدامة.
