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detex 2.0

 
Informatik

Projektbeschreibung

detex 2.0 setzt künstliche Intelligenz und hochauflösende Kameras ein, um den Sortierprozess im Textilrecycling zu unterstützen. Durch die Optimierung der Klassifizierung von Kleidungsstücken und die Verbesserung der Störstofferkennung wird eine effizientere Verarbeitung von Alttextilien ermöglicht.

 

Das Projekt "detex 2.0" zielt darauf ab, den Sortierprozess im Recycling von Textilien zu unterstützen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und hochauflösenden Kameras werden wichtige Merkmale von Kleidungsstücken erfasst und kategorisiert. Das Team hat die Klassifizierung von Kleidungsstücken über neun Klassen hinweg optimiert und die Störstofferkennung durch individuelles Labeling und Training eines YOLO-Modells verbessert. Mit dem Übergang zum YOLOv8-Algorithmus und der Erweiterung der Störstofferkennung wurden signifikante Verbesserungen erzielt. Das Training der Modelle wurde mithilfe von über 50.000 Bildern von Kleidungsstücken durchgeführt, die nahezu realitätsgetreu generiert wurden.

 

 

Betreuende:

Sebastian Geldhäuser (ITA)

Prof. Dr.-Ing. Alexandra Teynor

Informatik
THA_ias
THA_innolab

Telefon: 

+49 821 5586-3512

Fax:

+49 821 5586-3499

Julian Schanz, M.Sc.

Informatik
THA_ias

Telefon: 

+49 821 5586-3050

Fax:

+49 821 5586-3499

Studierende:

  • Tobias Weichseldorfer

  • Jannik Hilmer

  • Martin Kohnle

  • Daniel Beck

  • Matthias Müller

  • Semir Canbolat