18 novembre 2025
Apprenez à trier efficacement le linge en utilisant les modèles YOLO d'Ultralytics, qui peuvent analyser les vêtements, les couleurs et les symboles d'entretien pour automatiser un tri plus intelligent du linge.
Faire la lessive peut sembler une tâche simple. Mais ce n'est le cas que lorsque quelque chose d'inattendu se produit.
Vous pouvez jeter quelques chemises de couleurs différentes dans la machine, appuyer sur le bouton de démarrage et espérer que tout ressortira à l'identique. Mais ce n'est pas toujours le cas.
Un tee-shirt blanc peut devenir gris, ou votre pull préféré peut prendre quelques tailles de moins. Même les petites erreurs de tri peuvent user discrètement vos vêtements au fil du temps.
Il est surprenant de constater que de nombreuses personnes omettent encore de trier leur linge alors qu'elles en connaissent l'importance. Une enquête récente a révélé que moins de la moitié des adultes de moins de 40 ans séparent régulièrement leur linge en blanc et en noir. Cela montre à quel point il est facile de faire l'impasse sur la lessive, surtout quand on est occupé.
Et si vous n'aviez pas à penser au tri ? Imaginez un système automatisé qui reconnaît les vêtements, les couleurs et même les symboles des étiquettes d'entretien avant même que vous n'appuyiez sur "start". Cette idée autrefois utopique devient aujourd'hui possible grâce à la vision par ordinateur.
La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines de voir et d'interpréter des images et des vidéos avec une grande précision. Avec les modèles Vision AI comme Ultralytics YOLO11 et le prochain Ultralytics YOLO26, les systèmes peuvent analyser les vêtements, les couleurs et même les symboles des étiquettes d'entretien qui indiquent si un article doit être lavé à la machine, à la main ou ne doit pas être lavé du tout. Ce niveau de compréhension permet un tri précis du linge sans effort humain.
Dans cet article, nous allons voir pourquoi le tri du linge est important, comment il est effectué correctement et comment les modèles YOLO d'Ultralytics rendent le processus plus innovant et plus efficace. C'est parti !
Il peut être frustrant d'ouvrir la machine à laver et de constater qu'une chemise blanche est devenue rose. Ces moments nous rappellent pourquoi le tri du linge est vraiment important.
Un bon tri permet à vos vêtements de conserver leur couleur, leur forme et leur texture. Lorsque des articles clairs ou foncés sont lavés avec des articles plus clairs, les couleurs peuvent déteindre et ternir l'ensemble de la charge. Le fait de les séparer permet d'éviter ce problème.
Les tissus délicats, comme la soie, le cachemire et la dentelle, nécessitent également un soin particulier. Ils ne doivent pas être lavés avec les mêmes cycles agressifs que ceux destinés aux articles plus lourds. Par ailleurs, le fait de regrouper les vêtements par type de tissu et par poids permet à votre machine à laver de faire un meilleur travail. Les articles plus légers et plus lourds absorbent l'eau et s'essorent différemment. Le fait de laver des pièces similaires ensemble permet donc un nettoyage plus uniforme, moins de peluches et un meilleur rinçage.
La température de l'eau et le détergent que vous choisissez font également une différence. L'eau froide permet de protéger les couleurs et les tissus délicats, tandis que l'eau chaude est plus adaptée aux taches importantes et à l'assainissement.
En fin de compte, toutes ces petites habitudes s'additionnent, vous aidant à économiser de l'énergie, à réduire l'usure et à garder vos vêtements beaux plus longtemps.
Voici quelques considérations simples qui peuvent faire une grande différence dans l'aspect et le toucher de vos vêtements après chaque lavage :
La vision par ordinateur pourrait faciliter grandement le tri du linge. Elle peut être utilisée pour reconnaître rapidement les différentes couleurs, les vêtements et les textures, ce qui permet d'éviter les erreurs courantes commises par les personnes qui trient leurs vêtements à la main.
En fait, une étude récente a montré comment la vision par ordinateur et la robotique peuvent être utilisées pour trier automatiquement les textiles. Les chercheurs ont utilisé un modèle de vision par ordinateur prenant en charge des tâches telles que la détection d'objets, une méthode permettant de localiser et d'identifier des objets dans une image, pour trouver chaque article textile se déplaçant le long d'un tapis roulant.
Ils ont entraîné le modèle sur des exemples étiquetés de textiles de différentes catégories d'apparence, ce qui lui a permis de classer visuellement chaque article comme un vêtement clair, un vêtement foncé ou un vêtement multicolore sur la base de sa couleur et de sa texture. Un robot a ensuite ramassé chaque pièce à l'aide d'une pince personnalisée et l'a placée dans la bonne poubelle, le tout sans aide humaine. Bien que l'étude se soit concentrée sur le recyclage des textiles, les mêmes étapes - voir un article, comprendre ce qu'il est et savoir où il doit aller - rendent possible le tri automatisé du linge.
Les solutions de vision par ordinateur s'appuient sur plusieurs tâches de vision essentielles qui fonctionnent ensemble pour aider les machines à interpréter ce qu'elles voient. Par exemple, la détection d'objets permet à un système d'identifier des éléments dans une image et de déterminer leur emplacement.
De même, la segmentation des instances ajoute plus de détails en décrivant la forme exacte de chaque élément au niveau du pixel. La classification des images permet également de catégoriser ce que le système regarde, par exemple en identifiant les couleurs, les motifs ou les types de vêtements.
Des modèles comme Ultralytics YOLOv8 et YOLO11 prennent en charge ces tâches et facilitent leur application dans des systèmes réels. Ils peuvent être utilisés pour détecter les vêtements, définir leur forme et classer leurs caractéristiques visuelles en un seul passage, le tout à grande vitesse. Les solutions Vision AI peuvent ainsi analyser les articles en temps réel, au fur et à mesure qu'ils bougent ou se déplacent, ce qui rend le tri automatisé du linge à la fois précis et efficace.
Voici un aperçu des étapes de l'utilisation des modèles YOLO d'Ultralytics pour construire un système de tri du linge :
Au fur et à mesure de l'utilisation du système de vision pour le tri du linge, il est important de surveiller ses performances et de le mettre à jour si nécessaire. L'ajout de nouvelles images, le recyclage périodique et l'ajustement des règles de tri en fonction de l'évolution des styles de vêtements ou des tissus permettent au système de rester précis et fiable au fil du temps.
Au-delà du triage, Vision AI est également utilisée dans d'autres parties du flux de travail de la blanchisserie et du textile. Dans de nombreux cas, il ne suffit pas de regarder un vêtement pour savoir comment il doit être lavé. Deux chemises peuvent sembler identiques à l'extérieur, mais l'une peut nécessiter un lavage délicat tandis que l'autre doit être nettoyée à sec, c'est pourquoi il est essentiel de vérifier l'étiquette d'entretien. L'automatisation de cette étape permet de réduire les erreurs et de s'assurer que les vêtements sont traités correctement.
Par exemple, un récent projet de recherche a mis au point un système de reconnaissance d'étiquettes de soins à l'aide d'un modèle de classification d'images Ultralytics YOLOv8. L'équipe a entraîné le modèle sur plus de 10 000 images de symboles d'étiquettes d'entretien, ce qui lui a permis d'identifier avec précision les symboles de lavage, de séchage et de repassage à partir d'une seule photo. Le modèle formé a été intégré dans une application mobile qui scanne l'étiquette d'entretien d'un vêtement et renvoie les symboles reconnus avec les instructions de lavage recommandées, ce qui permet aux utilisateurs d'entretenir plus facilement leurs vêtements.
Une autre application clé de Vision AI dans les opérations de blanchisserie est la détection des défauts du tissu. Les solutions basées sur des modèles tels que YOLOv8 peuvent scanner les vêtements pour détecter des défauts tels que des taches, des déchirures, des fils lâches ou des zones usées avant de les laver ou de les emballer.
L'identification précoce de ces problèmes permet d'éviter que les articles endommagés n'entrent dans les équipements automatisés, de réduire les reprises et de garantir que seuls les vêtements en bon état poursuivent leur chemin dans le flux de travail. Cela permet d'améliorer le contrôle de la qualité et de minimiser les déchets dans les environnements de blanchisserie à grande échelle.
Voici quelques-uns des principaux avantages de l'utilisation de Vision AI pour trier le linge :
Malgré ces avantages, certains facteurs doivent être pris en compte lors de la mise en œuvre de ces solutions. Voici quelques limitations courantes :
Trier correctement le linge permet de protéger les tissus, de conserver des couleurs éclatantes et de prolonger la durée de vie des vêtements. L'IA Vision rend ce processus plus rapide et plus fiable.
Des modèles comme Ultralytics YOLOv8 et YOLO11 peuvent être formés sur mesure pour identifier les types de vêtements et distinguer les catégories de couleurs, ce qui permet aux systèmes automatisés de trier les articles avec précision. Cela permet de réduire les déchets, d'éviter les erreurs dans le cycle de lavage et de favoriser des opérations de blanchisserie plus intelligentes et plus durables.
Pour en savoir plus sur l'IA, rejoignez notre communauté et visitez notre dépôt GitHub. Consultez nos pages de solutions pour en savoir plus sur l'IA dans la logistique et sur la vision par ordinateur dans l' industrie automobile. Découvrez nos options de licence et commencez à construire avec Vision AI dès aujourd'hui !
