Incluso fuera de la instancia de una pandemia global, la limpieza adecuada de la ropa de trabajo profesional es crucial; por lo tanto, la tecnología de lavandería se vuelve cada vez más eficiente y automatizada. Un cuello de botella en el proceso de lavandería profesional de prendas de trabajo es la detección de objetos extraños en los bolsillos y cinturones; los objetos no detectados no solo pueden manchar la ropa, sino también dañar las máquinas de lavandería y causar mal funcionamiento o daños. Sin embargo, el proceso de localizarlos también es potencialmente peligroso, ya que el estado del arte es el escaneo manual de cada pieza de ropa para encontrar objetos como tijeras, marcadores, jeringas, destornilladores, bisturíes, blocs de notas y dulces. Algunos de los objetos encontrados son completamente inofensivos, pero varios tienen un alto potencial de lesiones para el trabajador involucrado en el proceso de lavandería. Debido a la variedad de materiales de los objetos-plástico, papel, metal y vidrio-los objetos son muy difíciles de detectar con sensores convencionales, como cámaras o detectores de metales. En las pruebas no destructivas, la transmisión de rayos X (XRT) demostró ser una herramienta poderosa para detectar objetos dentro de objetos que no pueden ser encontrados por sensores superficiales. Desafortunadamente, el XRT no permite distinguir entre objetos gruesos con bajo coeficiente de atenuación de masa de rayos X y objetos delgados de mayor atenuación. Por lo tanto, valores de gris similares pueden ser detectados, por ejemplo, para componentes de ropa, como franjas reflectantes y bolígrafos. En este caso, una segmentación por umbral simple sería inútil. En contraste, el XRT de doble energía permite obtener información cuantitativa sobre la composición química de los materiales escaneados, lo que ayuda a identificar objetos. En este estudio, se cargaron diferentes tipos de prendas de trabajo con objetos extraños realistas para mostrar el potencial del XRT de doble energía en la industria de lavandería.