18 ноября 2025 г.
Узнайте, как эффективно сортировать белье с помощью моделей Ultralytics YOLO, которые могут анализировать одежду, цвета и символы ухода, чтобы автоматизировать сортировку белья.
Стирка может показаться простым занятием. Но это только до тех пор, пока не случится что-то непредвиденное.
Вы можете бросить в машину несколько рубашек разных цветов, нажать кнопку "старт" и надеяться, что в итоге все будет выглядеть одинаково. Однако так бывает не всегда.
Может быть, белая футболка стала серой, или любимый свитер оказался на несколько размеров меньше. Даже незначительные промахи в сортировке могут со временем изрядно подпортить вашу одежду.
Удивительно, но многие люди все равно пропускают сортировку, даже если знают, как это важно. Недавний опрос показал, что менее половины взрослых в возрасте до 40 лет регулярно разделяют белье на белое и темное. Это говорит о том, как легко можно срезать углы при стирке, особенно когда вы заняты.
Что, если бы вам вообще не нужно было думать о сортировке? Представьте себе автоматизированную систему, которая распознает одежду, цвета и даже символы на этикетках по уходу еще до того, как вы нажмете кнопку "Пуск". Эта некогда футуристическая идея теперь становится возможной благодаря компьютерному зрению.
Компьютерное зрение - это направление искусственного интеллекта (ИИ), позволяющее машинам видеть и интерпретировать изображения и видео с высокой точностью. С помощью моделей Vision AI, таких как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics YOLO26, системы могут анализировать одежду, цвета и даже символы на этикетках, указывающие, следует ли стирать вещь в машине, вручную или вообще не стирать. Такой уровень понимания делает возможной точную сортировку белья без участия человека.
В этой статье мы рассмотрим, почему сортировка белья имеет значение, как ее правильно проводить и как модели Ultralytics YOLO делают этот процесс более инновационным и эффективным. Давайте начнем!
Бывает обидно открыть стиральную машину и обнаружить, что белая рубашка стала розовой. Такие моменты - хорошее напоминание о том, почему сортировка белья действительно важна.
Правильная сортировка помогает одежде сохранить цвет, форму и текстуру. Когда яркие или темные вещи стираются вместе с более светлыми, цвета могут выделиться и потускнеть. Раздельное хранение помогает предотвратить это.
Деликатные ткани, такие как шелк, кашемир и кружево, также требуют особого ухода. Их не следует стирать на тех же жестких режимах, которые предназначены для более тяжелых вещей. В то же время группировка одежды по типу ткани и весу помогает стиральной машине лучше справляться со своей задачей. Легкие и тяжелые вещи по-разному впитывают воду и отжимаются, поэтому стирка одинаковых вещей вместе приводит к более равномерной очистке, уменьшению количества ворсинок и лучшему полосканию.
Температура воды и выбранное вами моющее средство тоже имеют значение. Холодная вода помогает защитить цвета и деликатные ткани, в то время как горячая вода лучше подходит для сильных пятен и дезинфекции.
В конечном итоге все эти маленькие привычки складываются в единое целое, помогая вам экономить электроэнергию, уменьшать износ и дольше сохранять внешний вид одежды.
Вот несколько простых соображений, которые могут существенно изменить внешний вид и самочувствие вашей одежды после каждой стирки:
Компьютерное зрение способно значительно упростить сортировку белья. Оно может использоваться для быстрого распознавания различных цветов, предметов одежды и текстур, помогая предотвратить распространенные ошибки, которые люди допускают при сортировке белья вручную.
В недавнем исследовании было показано, как компьютерное зрение и робототехника могут использоваться для автоматической сортировки текстиля. Исследователи использовали модель компьютерного зрения, поддерживающую такие задачи, как обнаружение объектов (метод определения местоположения и идентификации объектов на изображении), для поиска каждого текстильного изделия по мере его перемещения по конвейерной ленте.
Они обучили модель на примере помеченных образцов текстиля различных категорий внешнего вида, что позволило ей визуально классифицировать каждый предмет как светлую одежду, темную одежду или разноцветную одежду, основываясь на его цвете и текстуре. Затем робот подбирал каждый предмет с помощью специального захвата и помещал его в нужную корзину, причем без помощи человека. Хотя исследование было посвящено переработке текстиля, те же самые действия: увидеть предмет, понять, что он собой представляет, и понять, куда его следует положить, - делают возможной автоматизированную сортировку белья.
Решения в области компьютерного зрения основаны на нескольких основных задачах, которые помогают машинам интерпретировать увиденное. Например, обнаружение объектов позволяет системе идентифицировать предметы на изображении и определить, где они находятся.
Аналогичным образом сегментация экземпляров добавляет больше деталей, определяя точную форму каждого предмета на уровне пикселей. Кроме того, классификация изображений помогает классифицировать то, на что смотрит система, например определить цвета, узоры или типы одежды.
Такие модели, как Ultralytics YOLOv8 и YOLO11, поддерживают эти задачи и позволяют легко применять их в реальных системах. Они могут использоваться для обнаружения предметов одежды, определения их формы и классификации визуальных признаков за один проход, причем на высокой скорости. Это позволяет решениям Vision AI анализировать предметы в режиме реального времени, по мере их перемещения или сдвига, что делает автоматизированную сортировку белья точной и эффективной.
Вот более подробный обзор шагов, связанных с использованием моделей Ultralytics YOLO для создания системы сортировки белья:
По мере использования системы технического зрения для сортировки белья важно следить за ее работой и при необходимости обновлять. Добавление новых изображений, периодическое переобучение и корректировка правил сортировки при изменении фасонов одежды или тканей помогают поддерживать точность и надежность системы в течение долгого времени.
Помимо сортировки, искусственный интеллект Vision AI используется и в других частях рабочего процесса в прачечной и текстильной промышленности. Во многих случаях простого взгляда на вещь недостаточно, чтобы решить, как ее следует стирать. Внешне две рубашки могут выглядеть одинаково, но одна из них может нуждаться в деликатной стирке, а другая - в химчистке, поэтому проверка ярлыка по уходу за изделием крайне важна. Автоматизация этого этапа позволяет сократить количество ошибок и обеспечить правильное обращение с одеждой.
Например, в рамках недавнего исследовательского проекта была разработана система распознавания этикеток по уходу с использованием модели классификации изображений Ultralytics YOLOv8. Команда обучила модель на более чем 10 000 изображений символов ярлыков по уходу, что позволило ей точно определять символы стирки, сушки и глажки по одной фотографии. Обученная модель была интегрирована в мобильное приложение, которое сканирует ярлык одежды и возвращает распознанные символы вместе с рекомендациями по стирке, облегчая пользователям правильный уход за одеждой.
Еще одно ключевое применение Vision AI в прачечных - обнаружение дефектов ткани. Решения на базе таких моделей, как YOLOv8, позволяют сканировать одежду на наличие таких дефектов, как пятна, разрывы, распущенные нити или изношенные участки перед стиркой или упаковкой.
Выявление таких проблем на ранней стадии помогает предотвратить попадание поврежденных изделий в автоматизированное оборудование, сократить объем повторной обработки и гарантировать, что только одежда в хорошем состоянии будет проходить через весь рабочий процесс. Это улучшает контроль качества и минимизирует отходы в крупных прачечных.
Вот некоторые из ключевых преимуществ использования искусственного интеллекта для сортировки белья:
Несмотря на эти преимущества, при внедрении подобных решений следует учитывать некоторые факторы. Вот несколько распространенных ограничений:
Правильная сортировка белья помогает защитить ткани, сохранить яркость цветов и продлить срок службы одежды. ИИ Vision делает этот процесс более быстрым и надежным.
Такие модели, как Ultralytics YOLOv8 и YOLO11, можно обучить определять типы одежды и различать цветовые категории, что позволяет автоматизированным системам точно сортировать вещи. Это сокращает количество отходов, предотвращает ошибки в цикле стирки и способствует более рациональной и устойчивой работе прачечной.
Узнайте больше об искусственном интеллекте, присоединившись к нашему сообществу и посетив наш репозиторий GitHub. Ознакомьтесь с нашими страницами решений, чтобы прочитать об ИИ в логистике и компьютерном зрении в автомобильной промышленности. Узнайте о наших возможностях лицензирования и начните создавать с помощью Vision AI уже сегодня!
