18 de noviembre de 2025
Aprenda a clasificar la ropa de forma eficiente utilizando los modelos YOLO de Ultralytics, que pueden analizar prendas, colores y símbolos de cuidado para automatizar una clasificación de la ropa más inteligente.
Hacer la colada puede parecer una tarea sencilla. Pero eso es sólo hasta que ocurre algo inesperado.
Puedes meter unas cuantas camisas de distintos colores en la máquina, darle a start y esperar que todo salga igual. Sin embargo, no siempre es así.
Puede que una camiseta blanca se vuelva gris o que tu jersey favorito te quede un par de tallas más pequeño. Incluso los pequeños descuidos pueden desgastar tu ropa con el tiempo.
Sorprendentemente, muchas personas siguen saltándose la clasificación aun sabiendo lo importante que es. Según una encuesta reciente, menos de la mitad de los adultos menores de 40 años separan regularmente la ropa blanca de la oscura. Esto demuestra lo fácil que es tomar atajos con la colada, sobre todo cuando se está ocupado.
¿Y si no tuviera que pensar en clasificar? Imagine un sistema automatizado que reconociera prendas, colores e incluso los símbolos de las etiquetas de cuidado antes de que usted pulsara "start". Esta idea, antaño futurista, ya es posible gracias a la visión por ordenador.
La visión por ordenador es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas ver e interpretar imágenes y vídeos con gran precisión. Con modelos de Vision AI como Ultralytics YOLO11 y el próximo Ultralytics YOLO26, los sistemas pueden analizar las prendas, los colores e incluso los símbolos de las etiquetas de cuidado que indican si una prenda debe lavarse a máquina, a mano o sin lavar. Este nivel de comprensión hace posible una clasificación precisa de la ropa sin esfuerzo humano.
En este artículo analizaremos por qué es importante clasificar la colada, cómo se hace correctamente y cómo los modelos YOLO de Ultralytics hacen que el proceso sea más innovador y eficiente. Empecemos.
Puede ser frustrante abrir la lavadora y descubrir que una camisa blanca se ha vuelto rosa. Momentos como estos nos recuerdan por qué es tan importante clasificar la colada.
Una clasificación adecuada ayuda a que la ropa conserve su color, forma y textura. Cuando se lavan prendas brillantes u oscuras con otras más claras, los colores pueden desteñir y deslucir toda la carga. Mantenerlas separadas ayuda a evitarlo.
Los tejidos delicados, como la seda, la cachemira y el encaje, también necesitan un cuidado especial. No deben lavarse en los mismos ciclos agresivos que se utilizan para prendas más pesadas. Al mismo tiempo, agrupar la ropa por tipo de tejido y peso ayuda a que la lavadora trabaje mejor. Las prendas más ligeras y las más pesadas absorben el agua y centrifugan de forma diferente, por lo que lavar prendas similares juntas permite una limpieza más uniforme, menos pelusas y un mejor aclarado.
La temperatura del agua y el detergente que elijas también marcan la diferencia. El agua fría ayuda a proteger los colores y los tejidos delicados, mientras que el agua caliente es mejor para las manchas difíciles y la desinfección.
Al final, todos estos pequeños hábitos se suman y te ayudan a ahorrar energía, reducir el desgaste y mantener la ropa en buen estado durante más tiempo.
Estas son algunas consideraciones sencillas que pueden marcar una gran diferencia en el aspecto y el tacto de la ropa después de cada lavado:
La visión por ordenador puede facilitar enormemente la clasificación de la ropa. Puede utilizarse para reconocer rápidamente colores, prendas y texturas diferentes, lo que ayuda a evitar los errores habituales que se cometen al clasificar la ropa a mano.
De hecho, un estudio reciente muestra cómo la visión por ordenador y la robótica pueden utilizarse para clasificar textiles automáticamente. Los investigadores utilizaron un modelo de visión por ordenador compatible con tareas como la detección de objetos, un método de localización e identificación de objetos en una imagen, para encontrar cada artículo textil a medida que se desplazaba por una cinta transportadora.
Entrenaron el modelo a medida con ejemplos etiquetados de textiles de distintas categorías de aspecto, lo que le permitió clasificar visualmente cada artículo como ropa clara, ropa oscura o ropa multicolor en función de su color y textura. A continuación, un robot recogía cada pieza con una pinza personalizada y la depositaba en el contenedor correcto, todo ello sin ayuda humana. Aunque el estudio se centraba en el reciclaje textil, los mismos pasos, ver un artículo, entender lo que es y saber dónde debe ir, hacen posible la clasificación automatizada de la colada.
Las soluciones de visión por ordenador se basan en varias tareas básicas de visión que funcionan conjuntamente para ayudar a las máquinas a interpretar lo que ven. Por ejemplo, la detección de objetos permite a un sistema identificar elementos en una imagen y determinar su ubicación.
Del mismo modo, la segmentación de instancias añade más detalles al perfilar la forma exacta de cada elemento a nivel de píxel. Además, la clasificación de imágenes ayuda a categorizar lo que el sistema está viendo, como la identificación de colores, patrones o tipos de prendas.
Modelos como Ultralytics YOLOv8 y YOLO11 soportan estas tareas y facilitan su aplicación en sistemas del mundo real. Pueden utilizarse para detectar prendas, perfilar su forma y clasificar sus características visuales en una sola pasada, todo ello a gran velocidad. Esto permite a las soluciones de Vision AI analizar los artículos en tiempo real mientras se mueven o cambian de lugar, lo que hace que la clasificación automatizada de la ropa sea precisa y eficiente.
A continuación se detallan los pasos necesarios para utilizar los modelos YOLO de Ultralytics para crear un sistema de clasificación de ropa:
A medida que se utiliza el sistema de visión de clasificación de ropa, es importante controlar su rendimiento y actualizarlo cuando sea necesario. Añadir nuevas imágenes, volver a entrenar periódicamente y ajustar las reglas de clasificación a medida que cambian los estilos de ropa o los tejidos ayuda a mantener el sistema preciso y fiable a lo largo del tiempo.
Además de la clasificación, Vision AI también se utiliza en otras partes del flujo de trabajo textil y de lavandería. En muchos casos, no basta con mirar una prenda para decidir cómo debe lavarse. Dos camisas pueden parecer idénticas por fuera, pero una puede necesitar un lavado suave mientras que la otra requiere limpieza en seco, por lo que es esencial comprobar la etiqueta de cuidado. Automatizar este paso ayuda a reducir los errores y garantiza que las prendas se traten correctamente.
Por ejemplo, en un reciente proyecto de investigación se desarrolló un sistema de reconocimiento de etiquetas de cuidado que utiliza un modelo de clasificación de imágenes YOLOv8 de Ultralytics. El equipo entrenó el modelo con más de 10 000 imágenes de símbolos de etiquetas de cuidado, lo que le permitió identificar con precisión los símbolos de lavado, secado y planchado a partir de una sola foto. El modelo entrenado se integró en una aplicación móvil que escanea la etiqueta de cuidado de una prenda y devuelve los símbolos reconocidos junto con las instrucciones de lavado recomendadas, lo que facilita a los usuarios el cuidado correcto de su ropa.
Otra aplicación clave de Vision AI en las operaciones de lavandería es la detección de defectos en los tejidos. Las soluciones basadas en modelos como YOLOv8 pueden escanear prendas en busca de defectos como manchas, roturas, hilos sueltos o zonas desgastadas antes de lavarlas o empaquetarlas.
La identificación temprana de estos problemas ayuda a evitar que los artículos dañados entren en los equipos automatizados, reduce las repeticiones y garantiza que sólo las prendas en buen estado continúen en el flujo de trabajo. Esto mejora el control de calidad y minimiza los residuos en entornos de lavandería a gran escala.
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar Vision AI para clasificar la colada:
A pesar de estas ventajas, hay que tener en cuenta algunos factores a la hora de implantar este tipo de soluciones. He aquí algunas limitaciones habituales:
Clasificar la ropa correctamente ayuda a proteger los tejidos, mantener los colores brillantes y prolongar la vida útil de las prendas. Vision AI hace que este proceso sea más rápido y fiable.
Modelos como Ultralytics YOLOv8 y YOLO11 pueden entrenarse a medida para identificar tipos de ropa y distinguir categorías de color, lo que permite a los sistemas automatizados clasificar los artículos con precisión. Esto reduce los residuos, evita errores en el ciclo de lavado y favorece unas operaciones de lavandería más inteligentes y sostenibles.
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