Un tri intelligent des vêtements usagés à l’aide des caméras uEye XC d'IDS
16/03/2026
Grâce à l'intelligence artificielle et à deux caméras haute résolution uEye XC de la société IDS Imaging Development Systems GmbH, le système basé sur l'intelligence artificielle DETEX permettant le tri automatique des textiles a vu le jour. Il détecte les caractéristiques essentielles des vêtements et les classe avec précision dans des catégories spécifiques. De cette manière, le tri est plus précis et constitue la base d'un recyclage efficace.
Aujourd’hui, le tri des vêtements s’effectue en grande partie manuellement et, compte tenu des volumes, il est presque impossible de le gérer : Sur environ 1,4 million de tonnes, seules 200 000 tonnes sont réellement contrôlées et classées. Le reste est valorisé thermiquement ou exporté à l'étranger. Les processus automatisés constituent donc un levier essentiel pour maintenir une quantité nettement plus importante de textiles usagés dans le cycle.
L'atelier de recyclage de l'Institut für Textiltechnik Augsburg (ITA) relève ce défi. En tant qu'usine modèle, elle reproduit l'ensemble du processus de recyclage mécanique des textiles. Le système DETEX a permis d'automatiser ce tri .
Jusqu’à présent, le tri était effectué majoritairement à la main – un processus long qui exige beaucoup d’expérience. Dans d'autres secteurs industriels, ces tâches sont depuis longtemps prises en charge par des systèmes de reconnaissance automatisés et assistés par l'intelligence artificielle. C'est précisément là qu'intervient DETEX : Le projet de recherche développe et teste des modèles d’IA destinés à rendre le tri des textiles usagés nettement plus efficace.
Comment fonctionne le système ?
DETEX utilise un traitement d'image intelligent pour reconnaître et classer automatiquement les textiles. Deux caméras industrielles haute résolution fournissent les images nécessaires à cet effet : Elles scannent les vêtements qui défilent sur un tapis roulant. Les réseaux neuronaux analysent les images et identifient des motifs et des structures à partir de données préalablement apprises. Pour ce faire, ils ont été préalablement « entraînés » à l'aide d'une multitude d'images d'exemple, notamment des photos de différents vêtements et des clichés détaillés de divers types de tissus. Il a fallu au minimum 3 000 échantillons par catégorie de vêtements. Ces données d’entraînement ont dû être catégorisées manuellement au préalable, par exemple en marquant la photo d’un pantalon comme « pantalon ». Sur cette base, DETEX peut attribuer rapidement et de manière fiabe les nouvelles images aux catégories textiles appropriées.
Pour une analyse précise, DETEX utilise des réseaux neuronaux pré-entraînés – un modèle pour la classification, un pour la détection d’objets et un pour les matériaux Différentes architectures et différents scénarios sont testés. De cette façon, il est possible de simuler différents niveaux de difficulté et de réalisme afin de vérifier la robustesse des modèles d’IA face aux plis, aux superpositions ou aux rotations.
Tout d'abord, un modèle d'IA dédié à la reconnaissance d'objets analyse les images de la première caméra située au-dessus du convoyeur. Il détermine de quel type de vêtement il s'agit, par exemple un t-shirt, un pantalon ou une robe. La deuxième caméra procède à un nouveau scan des vêtements à une hauteur d'environ 5 centimètres. Il s'agit ici de détecter la nature du matériau et d'identifier, par exemple, des taches ou des boutons. Les sections d'image identifiées sont découpées et transmises à un deuxième modèle d'IA qui classe le type de matériau, c'est-à-dire qui distingue concrètement entre tissu et tricot. Les résultats des analyses sont finalement présentés de manière claire sur un écran.
Quelles caméras sont utilisées ?
Pour la capture d'images, l'institut d'Augsbourg utilise les caméras de vision uEye XC d'IDS, plus précisément le kit de démarrage uEye XC. Le pack complet comprend une caméra, un trépied, un câble et un objectif macro, offrant ainsi une solution prête à l'emploi pour le projet de recherche. Les critères déterminants pour le choix de la caméra ont été principalement sa conception compacte, son capteur de 13 mégapixels et sa facilité d'utilisation, comme l'explique Martin Kohnle, chef de projet IA et numérisation à l'ITA : La caméra uEye XC est aussi simple à utiliser qu'une webcam, mais elle a été spécialement conçue pour les applications industrielles. Elle fournit des images d’une netteté impressionnante, même lorsque la distance à l’objet varie ou que les conditions d’éclairage sont difficiles. De plus, des fonctions telles que le zoom numérique 24x, la balance des blancs automatique et la correction automatique des couleurs garantissent que la caméra capture chaque détail avec précision. En tant que véritable caméra industrielle, elle a été conçue dans l'optique d'une disponibilité à long terme de ses composants, ce qui constitue un avantage décisif par rapport aux webcams grand public classiques.
Quelle est la prochaine étape ?
Le marché du recyclage textile évolue de plus en plus vers des processus basés sur les données et l'intelligence artificielle, qui exigent des données d’images de haute qualité en temps réel. “Pour le Recycling Atelier, cela implique des exigences accrues en matière de qualité des caméras, de synchronisation et de compatibilité API. La recherche se concentre en particulier sur l'intégration flexible de différentes technologies de capteurs dans des systèmes de tri et d'analyse adaptatifs.
DETEX doit également être perfectionné : Un simple système de convoyeur doit être transformé en un système modulaire mécanique et robotisé complet qui prend en compte à la fois le recyclage et la réutilisation. Au cœur du système se trouve un dispositif de chute libre qui permet une capture à 360° des textiles sous plusieurs angles. En complément, une prise en charge en aval, bilatérale, par des pinces robotisées permettra l'analyse détaillée d'autres caractéristiques des matériaux. Cela permet de recueillir un éventail d’informations nettement plus large et d’attribuer les textiles encore plus précisément aux options de recyclage ou de réemploi appropriées. Une nouvelle étape importante vers un cycle de recyclage fermé, soutenue par le traitement industriel de l'image.
