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.