18 novembre 2025
Imparate a smistare il bucato in modo efficiente utilizzando i modelli YOLO di Ultralytics, in grado di analizzare capi, colori e simboli di manutenzione per automatizzare lo smistamento del bucato in modo più intelligente.
Fare il bucato può sembrare un compito semplice. Ma questo solo fino a quando non succede qualcosa di inaspettato.
Potreste gettare nella macchina alcune camicie di colori diversi, premere il pulsante di avvio e sperare che tutto venga fuori con lo stesso aspetto. Tuttavia, non è sempre così.
Forse una maglietta bianca diventa grigia o un maglione preferito esce di qualche taglia in meno. Anche piccoli errori di smistamento possono logorare silenziosamente i vostri vestiti nel corso del tempo.
Sorprendentemente, molte persone saltano la raccolta differenziata anche se sanno quanto sia importante. Un recente sondaggio ha rilevato che meno della metà degli adulti sotto i 40 anni separa regolarmente il bucato in bianchi e scuri. Questo dimostra quanto sia facile prendere scorciatoie con il bucato, soprattutto quando si è impegnati.
E se non dovessi pensare affatto allo smistamento? Immaginate un sistema automatizzato che riconosca i capi, i colori e persino i simboli delle etichette di manutenzione prima ancora di premere "start". Questa idea un tempo futuristica sta diventando possibile grazie alla computer vision.
La computer vision è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di vedere e interpretare immagini e video con grande precisione. Con i modelli Vision AI come Ultralytics YOLO11 e l'imminente Ultralytics YOLO26, i sistemi sono in grado di analizzare i capi, i colori e persino i simboli delle etichette di manutenzione che indicano se un capo deve essere lavato in lavatrice, a mano o non lavato del tutto. Questo livello di comprensione rende possibile un accurato smistamento del bucato senza alcuno sforzo umano.
In questo articolo analizzeremo i motivi per cui lo smistamento della biancheria è importante, come si fa correttamente e come i modelli YOLO di Ultralytics rendono il processo più innovativo ed efficiente. Iniziamo!
Può essere frustrante aprire la lavatrice e scoprire che una camicia bianca è diventata rosa. Momenti come questi ci ricordano perché la raccolta differenziata del bucato è davvero importante.
Una corretta differenziazione aiuta i capi a mantenere il loro colore, la loro forma e la loro consistenza. Quando i capi chiari o scuri vengono lavati insieme a quelli più chiari, i colori possono sbiadire e opacizzare l'intero carico. Tenere i capi separati aiuta a prevenire questo fenomeno.
Anche i tessuti delicati, come la seta, il cachemire e il pizzo, hanno bisogno di cure particolari. Non dovrebbero essere lavati con gli stessi cicli duri previsti per i capi più pesanti. Allo stesso tempo, raggruppare i capi per tipo di tessuto e peso aiuta la lavatrice a fare un lavoro migliore. I capi più leggeri e quelli più pesanti assorbono l'acqua e filano in modo diverso, quindi lavare insieme capi simili porta a un lavaggio più uniforme, a una minore quantità di pelucchi e a un risciacquo migliore.
Anche la temperatura dell'acqua e il detersivo scelto fanno la differenza. L'acqua fredda aiuta a proteggere i colori e i tessuti delicati, mentre l'acqua calda è migliore per le macchie pesanti e l'igienizzazione.
In definitiva, tutte queste piccole abitudini si sommano, aiutandovi a risparmiare energia, a ridurre l'usura e a mantenere l'aspetto dei vostri abiti più a lungo.
Ecco alcune semplici considerazioni che possono fare una grande differenza nell'aspetto e nella sensazione dei vostri capi dopo ogni lavaggio:
La computer vision ha il potenziale per rendere molto più semplice lo smistamento del bucato. Può essere utilizzata per riconoscere rapidamente colori, capi e tessuti diversi, aiutando a prevenire gli errori più comuni che si commettono quando si smistano i vestiti a mano.
Un recente studio ha infatti dimostrato come la computer vision e la robotica possano essere utilizzate per smistare automaticamente i tessuti. I ricercatori hanno utilizzato un modello di computer vision che supportava compiti come il rilevamento degli oggetti, un metodo per localizzare e identificare gli oggetti in un'immagine, per trovare ogni articolo tessile mentre si muoveva lungo un nastro trasportatore.
Hanno addestrato il modello su esempi etichettati di prodotti tessili di diverse categorie di aspetto, consentendogli di classificare visivamente ogni articolo come abito chiaro, abito scuro o abito multicolore in base al colore e alla consistenza. Un robot ha poi raccolto ogni pezzo utilizzando una pinza personalizzata e lo ha collocato nel contenitore corretto, il tutto senza l'aiuto dell'uomo. Sebbene lo studio si sia concentrato sul riciclaggio dei tessuti, le stesse fasi, ovvero vedere un articolo, capire cos'è e sapere dove deve andare, rendono possibile lo smistamento automatizzato della biancheria.
Le soluzioni di visione computerizzata si basano su diverse attività di visione fondamentali che lavorano insieme per aiutare le macchine a interpretare ciò che vedono. Ad esempio, il rilevamento degli oggetti consente a un sistema di identificare gli elementi in un'immagine e di determinare la loro posizione.
Allo stesso modo, la segmentazione dell'istanza aggiunge maggiori dettagli delineando la forma esatta di ciascun elemento a livello di pixel. Inoltre, la classificazione delle immagini aiuta a categorizzare ciò che il sistema sta osservando, ad esempio identificando colori, modelli o tipi di indumenti.
Modelli come Ultralytics YOLOv8 e YOLO11 supportano questi compiti e ne facilitano l'applicazione in sistemi reali. Possono essere utilizzati per rilevare gli indumenti, delinearne la forma e classificarne le caratteristiche visive in un unico passaggio, il tutto ad alta velocità. Ciò consente alle soluzioni Vision AI di analizzare gli articoli in tempo reale mentre si muovono o si spostano, rendendo lo smistamento automatizzato della biancheria accurato ed efficiente.
Ecco un approfondimento sulle fasi di utilizzo dei modelli YOLO di Ultralytics per costruire un sistema di smistamento della biancheria:
Man mano che si utilizza il sistema di visione per lo smistamento della biancheria, è importante monitorarne le prestazioni e aggiornarlo quando necessario. L'aggiunta di nuove immagini, l'addestramento periodico e la regolazione delle regole di smistamento in base al cambiamento degli stili di abbigliamento o dei tessuti aiutano a mantenere il sistema preciso e affidabile nel tempo.
Oltre alla cernita, Vision AI viene utilizzata anche in altre parti del flusso di lavoro della lavanderia e dei tessuti. In molti casi, la semplice osservazione di un capo non è sufficiente per decidere come deve essere lavato. Due camicie possono sembrare identiche all'esterno, ma una può richiedere un lavaggio delicato e l'altra un lavaggio a secco. L'automazione di questa fase aiuta a ridurre gli errori e a garantire che i capi siano trattati correttamente.
Ad esempio, un recente progetto di ricerca ha sviluppato un sistema di riconoscimento delle etichette di cura utilizzando un modello di classificazione delle immagini Ultralytics YOLOv8. Il team ha addestrato il modello su oltre 10.000 immagini di simboli di etichette di manutenzione, consentendogli di identificare con precisione i simboli di lavaggio, asciugatura e stiratura da una singola foto. Il modello addestrato è stato integrato in un'applicazione mobile che scansiona l'etichetta di manutenzione di un indumento e restituisce i simboli riconosciuti insieme alle istruzioni di lavaggio consigliate, rendendo più facile per gli utenti prendersi cura dei propri vestiti in modo corretto.
Un'altra applicazione chiave della Vision AI nelle operazioni di lavanderia è il rilevamento dei difetti dei tessuti. Le soluzioni basate su modelli come YOLOv8 sono in grado di scansionare gli indumenti alla ricerca di difetti come macchie, strappi, fili allentati o aree usurate prima del lavaggio o dell'imballaggio.
L'identificazione precoce di questi problemi aiuta a evitare che i capi danneggiati entrino nelle apparecchiature automatiche, riduce le rilavorazioni e garantisce che solo i capi in buone condizioni proseguano il flusso di lavoro. In questo modo si migliora il controllo della qualità e si riducono al minimo gli sprechi nelle lavanderie su larga scala.
Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo di Vision AI per smistare il bucato:
Nonostante questi vantaggi, ci sono alcuni fattori da tenere in considerazione quando si implementano queste soluzioni. Ecco alcune limitazioni comuni:
Smistare correttamente il bucato aiuta a proteggere i tessuti, a mantenere i colori brillanti e a prolungare la vita degli indumenti. La Vision AI rende questo processo più veloce e affidabile.
Modelli come Ultralytics YOLOv8 e YOLO11 possono essere addestrati su misura per identificare i tipi di indumenti e distinguere le categorie di colore, consentendo ai sistemi automatizzati di smistare gli articoli con precisione. In questo modo si riducono gli sprechi, si evitano errori nel ciclo di lavaggio e si favoriscono operazioni di lavanderia più intelligenti e sostenibili.
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