Ngày 18 tháng 11 năm 2025
Tìm hiểu cách phân loại đồ giặt hiệu quả bằng mô hình Ultralytics YOLO, có khả năng phân tích quần áo, màu sắc và ký hiệu chăm sóc để tự động phân loại đồ giặt thông minh hơn.
Giặt giũ có vẻ là một công việc đơn giản. Nhưng chỉ đến khi một điều bất ngờ xảy ra thì mới thấy hết được.
Bạn có thể cho vài chiếc áo sơ mi nhiều màu vào máy, nhấn nút bắt đầu và hy vọng mọi thứ sẽ ra đều như nhau. Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng như vậy.
Có thể một chiếc áo phông trắng sẽ chuyển sang màu xám, hoặc chiếc áo len yêu thích của bạn sẽ nhỏ hơn vài cỡ. Ngay cả những sai sót nhỏ trong việc phân loại cũng có thể âm thầm làm mòn quần áo của bạn theo thời gian.
Đáng ngạc nhiên là nhiều người vẫn bỏ qua việc phân loại quần áo ngay cả khi họ biết tầm quan trọng của việc này. Một khảo sát gần đây cho thấy chưa đến một nửa số người trưởng thành dưới 40 tuổi thường xuyên phân loại quần áo thành quần áo trắng và quần áo tối màu. Điều này cho thấy việc cắt giảm chi phí giặt giũ rất dễ dàng, đặc biệt là khi bạn bận rộn.
Sẽ thế nào nếu bạn không cần phải nghĩ đến việc phân loại quần áo nữa? Hãy tưởng tượng một hệ thống tự động có thể nhận diện quần áo, màu sắc, và thậm chí cả ký hiệu nhãn mác trước khi bạn nhấn nút "bắt đầu". Ý tưởng từng được coi là viễn tưởng này giờ đây đã trở thành hiện thực nhờ công nghệ thị giác máy tính.
Thị giác máy tính là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy móc nhìn và phân tích hình ảnh và video với độ chính xác cao. Với các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt, hệ thống có thể phân tích quần áo, màu sắc và thậm chí cả các ký hiệu trên nhãn mác, cho biết sản phẩm nên được giặt máy, giặt tay hay không giặt hoàn toàn. Mức độ hiểu biết này cho phép phân loại quần áo chính xác mà không cần sự can thiệp của con người.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu lý do tại sao việc phân loại đồ giặt lại quan trọng, cách thực hiện đúng cách và cách các mô hình Ultralytics YOLO giúp quy trình này trở nên sáng tạo và hiệu quả hơn. Hãy bắt đầu thôi!
Thật bực bội khi mở máy giặt và phát hiện chiếc áo sơ mi trắng đã chuyển sang màu hồng. Những khoảnh khắc như thế này là lời nhắc nhở hữu ích về tầm quan trọng của việc phân loại quần áo.
Phân loại quần áo đúng cách giúp quần áo giữ nguyên màu sắc, hình dáng và kết cấu. Khi giặt chung quần áo sáng màu hoặc tối màu với quần áo sáng màu, màu sắc có thể bị loang ra và làm lem màu cả mẻ giặt. Việc phân loại riêng sẽ giúp ngăn ngừa điều này.
Các loại vải mỏng manh như lụa, cashmere và ren cũng cần được chăm sóc đặc biệt. Không nên giặt chung với các chế độ giặt mạnh dành cho quần áo nặng. Đồng thời, việc phân loại quần áo theo loại vải và trọng lượng sẽ giúp máy giặt hoạt động tốt hơn. Quần áo nhẹ và nặng sẽ hấp thụ nước và quay khác nhau, vì vậy việc giặt chung các loại quần áo tương tự sẽ giúp quần áo được giặt sạch đều hơn, ít xơ vải hơn và xả sạch hơn.
Nhiệt độ nước và loại bột giặt bạn chọn cũng tạo nên sự khác biệt. Nước lạnh giúp bảo vệ màu sắc và vải mỏng manh, trong khi nước nóng tốt hơn cho các vết bẩn cứng đầu và khử trùng.
Cuối cùng, tất cả những thói quen nhỏ này cộng lại sẽ giúp bạn tiết kiệm năng lượng, giảm hao mòn và giữ quần áo luôn đẹp lâu hơn.
Sau đây là một số lưu ý đơn giản có thể tạo nên sự khác biệt lớn về diện mạo và cảm giác của quần áo sau mỗi lần giặt:
Công nghệ thị giác máy tính có tiềm năng giúp việc phân loại quần áo trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Nó có thể được sử dụng để nhanh chóng nhận dạng các màu sắc, loại vải và kết cấu khác nhau, giúp ngăn ngừa những sai lầm thường gặp khi phân loại quần áo bằng tay.
Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra cách thị giác máy tính và robot có thể được sử dụng để phân loại hàng dệt may tự động. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình thị giác máy tính hỗ trợ các tác vụ như phát hiện vật thể , một phương pháp định vị và nhận dạng vật thể trong hình ảnh, để tìm từng mặt hàng dệt may khi chúng di chuyển trên băng chuyền.
Họ đã huấn luyện mô hình theo từng mẫu vải được dán nhãn theo các danh mục ngoại hình khác nhau, cho phép nó phân loại trực quan từng món đồ thành quần áo sáng màu, quần áo tối màu hoặc quần áo nhiều màu dựa trên màu sắc và kết cấu. Sau đó, một robot sẽ nhặt từng món đồ bằng một kẹp chuyên dụng và đặt vào đúng thùng, hoàn toàn không cần sự trợ giúp của con người. Mặc dù nghiên cứu tập trung vào việc tái chế vải vóc , nhưng các bước tương tự, chẳng hạn như nhìn thấy một món đồ, hiểu nó là gì và biết nó nên được để ở đâu, đã giúp việc phân loại đồ giặt tự động trở nên khả thi.
Các giải pháp thị giác máy tính dựa trên một số tác vụ thị giác cốt lõi phối hợp với nhau để giúp máy móc diễn giải những gì chúng nhìn thấy. Ví dụ, phát hiện vật thể cho phép hệ thống xác định các vật thể trong hình ảnh và xác định vị trí của chúng.
Tương tự, phân đoạn trường hợp bổ sung thêm chi tiết bằng cách phác thảo hình dạng chính xác của từng vật phẩm ở cấp độ pixel. Ngoài ra, phân loại hình ảnh giúp phân loại những gì hệ thống đang xem xét, chẳng hạn như xác định màu sắc, hoa văn hoặc loại trang phục.
Các mô hình như Ultralytics YOLOv8 và YOLO11 hỗ trợ các tác vụ này và giúp dễ dàng áp dụng vào các hệ thống thực tế. Chúng có thể được sử dụng để phát hiện quần áo, phác thảo hình dạng và phân loại các đặc điểm trực quan của chúng chỉ trong một lần, tất cả đều ở tốc độ cao. Điều này cho phép các giải pháp Vision AI phân tích các mặt hàng theo thời gian thực khi chúng di chuyển hoặc xê dịch, giúp việc phân loại đồ giặt tự động vừa chính xác vừa hiệu quả.
Sau đây là cái nhìn sâu hơn về các bước sử dụng mô hình Ultralytics YOLO để xây dựng hệ thống phân loại đồ giặt:
Khi sử dụng hệ thống thị giác phân loại đồ giặt, điều quan trọng là phải theo dõi hiệu suất của nó và cập nhật khi cần thiết. Việc thêm hình ảnh mới, đào tạo lại định kỳ và điều chỉnh các quy tắc phân loại khi kiểu dáng quần áo hoặc chất liệu vải thay đổi giúp hệ thống luôn chính xác và đáng tin cậy theo thời gian.
Ngoài việc phân loại, Vision AI còn được ứng dụng trong các khâu khác của quy trình giặt là và dệt may. Trong nhiều trường hợp, chỉ nhìn vào một bộ quần áo là chưa đủ để quyết định cách giặt. Hai chiếc áo sơ mi có thể trông giống hệt nhau ở bên ngoài, nhưng một chiếc có thể cần giặt nhẹ nhàng trong khi chiếc còn lại cần giặt khô, đó là lý do tại sao việc kiểm tra nhãn hướng dẫn sử dụng là rất cần thiết. Việc tự động hóa bước này giúp giảm thiểu sai sót và đảm bảo quần áo được xử lý đúng cách.
Ví dụ, một dự án nghiên cứu gần đây đã phát triển một hệ thống nhận dạng nhãn chăm sóc quần áo sử dụng mô hình phân loại hình ảnh YOLOv8 của Ultralytics . Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện mô hình này trên hơn 10.000 hình ảnh ký hiệu nhãn chăm sóc quần áo, cho phép nó nhận dạng chính xác các ký hiệu giặt, sấy và ủi từ một bức ảnh duy nhất. Mô hình đã được huấn luyện này được tích hợp vào một ứng dụng di động có chức năng quét nhãn chăm sóc quần áo và trả về các ký hiệu đã nhận dạng cùng với hướng dẫn giặt được khuyến nghị, giúp người dùng dễ dàng chăm sóc quần áo đúng cách hơn.
Một ứng dụng quan trọng khác của Vision AI trong hoạt động giặt là là phát hiện lỗi vải. Các giải pháp được hỗ trợ bởi các mô hình như YOLOv8 có thể quét quần áo để tìm các lỗi như vết bẩn, vết rách, chỉ thừa hoặc các vùng bị mòn trước khi giặt hoặc đóng gói.
Việc phát hiện sớm những vấn đề này giúp ngăn ngừa các sản phẩm bị hư hỏng xâm nhập vào thiết bị tự động, giảm thiểu việc phải làm lại và đảm bảo chỉ những sản phẩm còn tốt mới được tiếp tục quy trình. Điều này giúp cải thiện kiểm soát chất lượng và giảm thiểu lãng phí trong môi trường giặt là quy mô lớn.
Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng Vision AI để phân loại đồ giặt:
Mặc dù có những lợi ích này, vẫn có một số yếu tố cần lưu ý khi triển khai các giải pháp này. Dưới đây là một số hạn chế phổ biến:
Phân loại quần áo đúng cách giúp bảo vệ vải vóc, giữ màu sắc tươi sáng và kéo dài tuổi thọ quần áo. Vision AI giúp quá trình này nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
Các model như Ultralytics YOLOv8 và YOLO11 có thể được đào tạo tùy chỉnh để nhận dạng loại quần áo và phân biệt màu sắc, cho phép hệ thống tự động phân loại quần áo chính xác. Điều này giúp giảm thiểu lãng phí, ngăn ngừa sai sót trong chu trình giặt và hỗ trợ hoạt động giặt giũ thông minh hơn, bền vững hơn.
Khám phá thêm về AI bằng cách tham gia cộng đồng của chúng tôi và truy cập kho lưu trữ GitHub . Xem các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu về AI trong logistics và thị giác máy tính trong ngành công nghiệp ô tô . Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với Vision AI ngay hôm nay!
