Как эффективно сортировать белье с помощью моделей Ultralytics YOLO

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 искусственного интеллекта Vision AI, таких как Ultralytics YOLO11 и готовящейся к выпуску Ultralytics YOLO26, системы могут анализировать одежду, цвета и даже символы на этикетках, указывающие, следует ли стирать вещь в машинке, вручную или вообще не подвергать стирке. Такой уровень понимания делает возможной точную сортировку белья без участия человека.

В этой статье мы рассмотрим, почему сортировка белья имеет значение, как правильно ее проводить и как модели Ultralytics YOLO делают этот процесс более инновационным и эффективным. Давайте начнем!

Важность правильной сортировки белья

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.

Факторы, которые необходимо учитывать при сортировке белья

Вот несколько простых соображений, которые могут существенно изменить внешний вид и самочувствие вашей одежды после каждой стирки:

• Разделяйте по цветам: храните белую одежду, одежду ярких цветов и одежду темных цветов в разных загрузках. Это предотвратит перенос красителей и поможет цветам оставаться яркими, а белым - светлыми.

• Группируйте вещи по типу ткани: Стирайте тяжелые вещи, такие как джинсы, полотенца и свитера, отдельно от более легких тканей. Их смешивание может привести к растяжению, выцветанию или дополнительному износу, особенно для деликатных вещей.
  ‍
• Закройте все молнии: Перед стиркой закройте все молнии, чтобы избежать заеданий и повреждений. Открытые молнии могут зацепиться за деликатные ткани во время стирки.
  ‍
• Проверьте ярлыки по уходу: Маленькие значки на бирках одежды очень важны, и стоит потратить время на их прочтение. Они подскажут вам, следует ли стирать вещь вручную, сдавать в химчистку, сушить на воздухе или подвергать бережному циклу, чтобы каждая ткань получила необходимый уход.
  ‍
• Правильно загружайте машину: Тщательно отмеряйте моющее средство для стирки и следите за тем, чтобы загрузка была сбалансированной, чтобы все вещи очищались равномерно.

Как искусственный интеллект может помочь в эффективной сортировке белья

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 помеченных примерах текстиля различных категорий внешнего вида, что позволило ей визуально classify 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.

‍

Как модели Ultralytics YOLO поддерживают системы сортировки 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 detect предметов одежды, определения их формы и classify 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.

Использование моделей Ultralytics YOLO для сортировки белья

Вот более подробный обзор шагов, связанных с использованием моделей Ultralytics YOLO для создания системы сортировки белья:

• Соберите и аннотируйте изображения белья: Чтобы начать создание системы, соберите изображения белья в различных условиях, например, смешанные кучи, отдельные предметы одежды и различные варианты освещения. Формат аннотации зависит от задачи компьютерного зрения, которую вы планируете использовать. Например, если вы выберете обнаружение объектов, каждый предмет одежды будет помечен ограничительной рамкой. Если вы выберете сегментацию экземпляров, вы можете аннотировать маски на уровне пикселей. Благодаря этим аннотациям модель узнает, где появляются предметы и к каким категориям они относятся.
  ‍
• Обучите пользовательскую модель Ultralytics YOLO : Используя аннотированный набор данных, вы можете обучить модель YOLO11 , чтобы она могла detect предметы одежды, очерчивать их формы или classify такие признаки, как цвет, тип одежды или узор.
  ‍
• Протестируйте и оцените обученную модель: Оцените модель на отдельном тестовом наборе, чтобы убедиться, что она может правильно идентифицировать и classify новые, еще не виденные предметы одежды. Этот шаг гарантирует надежную работу системы в реальных условиях.
  ‍
• Разверните модель: После того как модель хорошо себя зарекомендовала, подключите ее к камере, направленной на корзину или сортировочную станцию. Система обрабатывает изображения в режиме реального времени, идентифицирует каждый предмет одежды и применяет правила сортировки, чтобы направить вещи в соответствующую корзину. Эта система может быть интегрирована в различные аппаратные системы, такие как роботизированная рука, которая физически перемещает вещи между корзинами для белья, автоматизированный конвейер, который направляет одежду в разные секции, или "умная" корзина для белья, которая использует внутренние отделения для автоматического разделения 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.

Другие области применения искусственного интеллекта в прачечных

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 с использованием Ultralytics YOLOv8 модель классификации изображений. 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.

‍

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта для сортировки одежды

Вот некоторые из ключевых преимуществ использования искусственного интеллекта для сортировки белья:

• Эффективность использования ресурсов: Повышая точность сортировки одежды по нужным категориям стирки, Vision AI помогает предотвратить смешанные загрузки и упрощает использование циклов стирки, в которых расходуется только необходимое количество воды, энергии и моющих средств.
  ‍
• Гибкий варианты развертывания: Модели технического зрения могут работать на таких аппаратных средствах, как пограничные устройства, встраиваемое оборудование, облачные серверы и т. д. Это означает, что системы технического зрения могут быть разработаны как для небольших, так и для крупномасштабных сред.
  ‍
• Постоянное совершенствование с помощью данных: По мере получения большего количества изображений во время работы системы технического зрения можно переобучать, чтобы они адаптировались к новым стилям одежды и условиям окружающей среды.

Несмотря на эти преимущества, при внедрении подобных решений следует учитывать некоторые факторы. Вот несколько распространенных ограничений:

• Чувствительность к условиям съемки: Изменения освещения, теней, угла наклона камеры и качества объектива могут снизить надежность распознавания одежды.
  ‍
• Трудности с беспорядочными кучами: Когда одежда сильно накладывается друг на друга или плотно прилегает, зрительная система может не справиться с правильной идентификацией всех предметов.
  ‍
• Сложность интеграции: Координация камер, датчиков и роботизированных систем требует точной синхронизации, калибровки и инженерных усилий для обеспечения стабильной работы.

Основные выводы

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 , могут быть настроены на определение типов одежды и цветовых категорий, 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!