의류, 색상, 관리 기호를 분석하여 더 스마트한 세탁물 분류를 자동화할 수 있는 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 효율적으로 세탁물을 분류하는 방법을 알아보세요.
의류, 색상, 관리 기호를 분석하여 더 스마트한 세탁물 분류를 자동화할 수 있는 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 효율적으로 세탁물을 분류하는 방법을 알아보세요.
빨래는 간단한 작업처럼 보일 수 있습니다. 하지만 예상치 못한 일이 발생하기 전까지는 그렇죠.
다양한 색상의 셔츠 몇 장을 세탁기에 넣고 시작 버튼을 누른 다음 모든 셔츠가 똑같이 나오기를 바랄 수도 있습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다.
흰색 티셔츠가 회색으로 변하거나 좋아하는 스웨터가 몇 사이즈 작게 나왔을 수도 있습니다. 사소한 분류 실수라도 시간이 지나면 조용히 옷이 닳아 없어질 수 있습니다.
놀랍게도 많은 사람이 빨래 분류의 중요성을 알면서도 여전히 빨래 분류를 건너뛰고 있습니다. 최근 설문조사에 따르면 40세 미만의 성인 중 절반 미만이 정기적으로 세탁물을 흰색과 검은색으로 분리하는 것으로 나타났습니다. 이는 특히 바쁠 때 빨래를 대충 처리하는 것이 얼마나 쉬운 일인지 보여줍니다.
분류에 대해 전혀 생각할 필요가 없다면 어떨까요? "시작"을 누르기 전에 의류, 색상, 심지어 관리 라벨 기호까지 인식하는 자동화된 시스템을 상상해 보세요. 한때 미래적인 아이디어로만 여겨졌던 이 일이 이제 컴퓨터 비전 덕분에 실현되고 있습니다.
컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 동영상을 높은 정확도로 보고 해석할 수 있게 해주는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. Ultralytics YOLO11과 곧 출시될 Ultralytics YOLO26과 같은 비전 AI 모델을 통해 시스템은 의류, 색상, 심지어 세탁물을 기계 세탁할지, 손 세탁할지 또는 아예 세탁하지 말아야 할지를 나타내는 케어 라벨 기호까지 분석할 수 있습니다. 이러한 수준의 이해도를 통해 사람의 노력 없이도 정확한 세탁물 분류가 가능합니다.
이 글에서는 세탁물 분류가 중요한 이유와 올바른 분류 방법, 그리고 Ultralytics YOLO 모델이 어떻게 프로세스를 더욱 혁신적이고 효율적으로 만드는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
세탁기를 열었는데 흰색 셔츠가 분홍색으로 변한 것을 발견하면 실망스러울 수 있습니다. 이런 순간은 세탁물 분류가 왜 중요한지 다시 한 번 상기시켜 줍니다.
올바른 분류는 옷의 색상, 모양, 질감을 유지하는 데 도움이 됩니다. 밝거나 어두운 옷을 밝은 옷과 함께 세탁하면 색이 번져 전체 세탁물이 칙칙해질 수 있습니다. 분리 보관하면 이를 방지하는 데 도움이 됩니다.
실크, 캐시미어, 레이스와 같은 섬세한 원단도 각별한 주의가 필요합니다. 무거운 옷과 같은 가혹한 코스로 세탁해서는 안 됩니다. 또한 옷감을 원단 종류와 무게별로 분류하면 세탁기가 더 잘 작동하는 데 도움이 됩니다. 가벼운 옷과 무거운 옷은 물을 흡수하고 회전하는 속도가 다르기 때문에 비슷한 옷을 함께 세탁하면 더 고르게 세탁되고 보푸라기가 줄어들며 헹굼이 더 잘됩니다.
물의 온도와 세제 선택에도 차이가 있습니다. 찬물은 색상과 섬세한 직물을 보호하는 데 도움이 되며, 뜨거운 물은 심한 얼룩과 살균에 더 좋습니다.
궁극적으로 이러한 작은 습관들이 모여 에너지를 절약하고 마모를 줄이며 옷을 오래도록 멋지게 유지하는 데 도움이 됩니다.
다음은 세탁 후 옷의 모양과 느낌에 큰 변화를 가져올 수 있는 몇 가지 간단한 고려 사항입니다:
컴퓨터 비전은 세탁물을 훨씬 쉽게 분류할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 컴퓨터 비전은 다양한 색상, 옷, 질감을 빠르게 인식하는 데 사용할 수 있어 손으로 옷을 분류할 때 흔히 저지르는 실수를 방지하는 데 도움이 됩니다.
실제로 최근의 한 연구에서는 컴퓨터 비전과 로봇 공학을 사용하여 직물을 자동으로 분류하는 방법을 보여주었습니다. 연구원들은 이미지에서 물체를 찾아 식별하는 방법인 물체 감지와 같은 작업을 지원하는 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 각 섬유 품목을 찾았습니다.
다양한 외형 카테고리의 라벨이 붙은 직물 예시를 통해 모델을 맞춤 학습시켜 색상과 질감에 따라 각 품목을 밝은 옷, 어두운 옷, 여러 가지 색상의 옷으로 시각적으로 분류할 수 있도록 했습니다. 그런 다음 로봇은 사람의 도움 없이 맞춤형 그리퍼를 사용하여 각 조각을 집어 올바른 쓰레기통에 넣었습니다. 이 연구는 섬유 재활용에 초점을 맞추었지만, 동일한 단계, 즉 품목을 보고, 품목이 무엇인지 이해하고, 어디로 가야 하는지 파악하면 자동화된 세탁물 분류가 가능합니다.
컴퓨터 비전 솔루션은 기계가 보이는 것을 해석하는 데 도움이 되는 몇 가지 핵심 비전 작업에 의존합니다. 예를 들어, 객체 감지를 통해 시스템은 이미지에서 항목을 식별하고 해당 항목의 위치를 파악할 수 있습니다.
마찬가지로 인스턴스 분할은 픽셀 수준에서 각 항목의 정확한 모양을 윤곽선으로 표시하여 세부 정보를 추가합니다. 또한 이미지 분류는 색상, 패턴 또는 의류 유형을 식별하는 등 시스템에서 보고 있는 대상을 분류하는 데 도움이 됩니다.
Ultralytics YOLOv8 및 YOLO11과 같은 모델은 이러한 작업을 지원하며 실제 시스템에서 쉽게 적용할 수 있습니다. 이러한 모델을 사용하면 의류를 감지하고, 모양을 윤곽을 잡고, 시각적 특징을 분류하는 작업을 한 번에 고속으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 비전 AI 솔루션은 품목이 움직이거나 바뀌는 것을 실시간으로 분석하여 자동 세탁물 분류를 정확하고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
다음은 세탁 분류 시스템을 구축하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는 단계에 대해 자세히 살펴보는 내용입니다:
세탁물 분류 비전 시스템을 사용하면서 성능을 모니터링하고 필요할 때 업데이트하는 것이 중요합니다. 새 이미지를 추가하고, 주기적으로 재교육하고, 의류 스타일이나 직물의 변화에 따라 분류 규칙을 조정하면 시간이 지나도 정확하고 신뢰할 수 있는 시스템을 유지할 수 있습니다.
분류 외에도 비전 AI는 세탁 및 섬유 워크플로우의 다른 부분에서도 활용되고 있습니다. 많은 경우, 단순히 의류를 보는 것만으로는 세탁 방법을 결정하는 데 충분하지 않습니다. 두 셔츠가 겉보기에는 똑같아 보이지만 한 셔츠는 부드러운 세탁이 필요하고 다른 셔츠는 드라이클리닝이 필요할 수 있으므로 관리 라벨을 확인하는 것이 필수적입니다. 이 단계를 자동화하면 실수를 줄이고 의류를 올바르게 처리할 수 있습니다.
예를 들어, 최근의 한 연구 프로젝트에서는 Ultralytics YOLOv8 이미지 분류 모델을 사용하여 케어 라벨 인식 시스템을 개발했습니다. 연구팀은 10,000개 이상의 케어 라벨 기호 이미지로 모델을 학습시켜 한 장의 사진에서 세탁, 건조, 다림질 기호를 정확하게 식별할 수 있도록 했습니다. 학습된 모델은 의류의 케어 라벨을 스캔하여 인식된 기호를 권장 세탁 지침과 함께 반환하는 모바일 앱에 통합되어 사용자가 의류를 올바르게 관리할 수 있도록 도와줍니다.
세탁 작업에서 비전 AI의 또 다른 주요 적용 분야는 직물 결함 감지입니다. YOLOv8과 같은 모델을 기반으로 하는 솔루션은 세탁 또는 포장 전에 의류에 얼룩, 찢김, 실이 느슨해지거나 마모된 부분이 있는지 스캔할 수 있습니다.
이러한 문제를 조기에 파악하면 손상된 의류가 자동화 장비에 들어가는 것을 방지하고 재작업을 줄이며 양호한 상태의 의류만 워크플로우를 계속 진행하도록 보장할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 세탁 환경에서 품질 관리가 개선되고 낭비가 최소화됩니다.
다음은 Vision AI를 사용하여 세탁물을 분류할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점입니다:
이러한 장점에도 불구하고 이러한 솔루션을 구현할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 제한 사항입니다:
세탁물을 올바르게 분류하면 옷감을 보호하고 색상을 선명하게 유지하며 의류의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다. 비전 AI는 이 과정을 더 빠르고 안정적으로 처리합니다.
Ultralytics YOLOv8 및 YOLO11과 같은 모델은 의류 유형을 식별하고 색상 카테고리를 구분하도록 맞춤 학습할 수 있어 자동화된 시스템이 품목을 정확하게 분류할 수 있습니다. 이를 통해 낭비를 줄이고 세탁 과정의 실수를 방지하며 더욱 스마트하고 지속 가능한 세탁 작업을 지원합니다.
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