欧盟关于织物和纺织品回收的新指南自 2018 年起生效。这个对环境非常重要的项目的目标是从 2025 年起重复使用全球所有纺织品。芬兰公司 Specim 的高光谱成像提供了成功实现这一雄心勃勃目标的技术要求。

纺织业是造成污染的主要因素，全球人类正日益遭受污染。造成污染的原因多种多样。一方面，生产织物和服装需要大量资源，尤其是棉花，需要消耗大量水。另一方面，大量旧纺织品和新纺织品（目前估计每年约 1600 万吨）最终被填埋，尽管这些材料至少可以部分再利用。此外，作为合成纺织纤维残留物的微塑料越来越多地进入土壤和水体，它们通过食物链危害整个动物物种和人类的生存。越来越频繁地用新衣服替换衣服的趋势是造成这种负面发展的部分原因。时尚行业的公司每年推出的系列越来越多。过去，市场上只有一个新的夏季和冬季系列，而每年推出多达 25 个新品已不再罕见。

为了减少这些发展对环境造成的严重后果，必须大幅提高纺织品的回收率。目前的手工方法无法实现这一点，因为员工无法以所需的速度和耐力对不同的物质进行分类，此外，还需要对不同类型的纺织品有特殊的了解：仅凭外观几乎不可能手工可靠地识别和分离不同类型的纤维和混纺织物。更糟糕的是，这样的工作场所通常非常不卫生，甚至有潜在危险，因为要分类的纺织品中可能含有毒素。因此，从长远来看，手工对纺织品进行分类的成本极其高昂。

01、欧盟针对纺织废物的新指导方针

埃斯科·赫拉拉

欧盟于 2018 年通过了新的纺织废物处理指南，并为其成员国设定了最后期限：到 2025 年，他们应该完全回收所有纺织品。根据目前的技术水平，这一雄心勃勃的目标只能通过几种方法实现。Esko Herrala知道，高光谱成像就是其中一种技术。芬兰公司 Specim 的联合创始人兼高级应用专家多年来一直在研究如何经济安全地分离和回收不同材料的问题。他在为芬兰议会撰写的“未来委员会”报告中为这一主题做出了贡献。该报告的目的是找出芬兰如何从视觉行业中受益，以及这项技术可以在哪些应用领域使用。

“我负责该报告的循环经济部分，展示了光子系统在废物分类领域的各种可能用途，”Herrala 说道。2019 年，在赫尔辛基议会展示成果时，芬兰政府将纺织品分类确定为优先应用领域，并设定了到 2023 年收集和回收该国所有纺织废料的目标。“芬兰已经是塑料和建筑垃圾分类领域的世界领先国家之一，我们也希望通过创新解决方案利用纺织品回收的巨大经济潜力，”Specim 联合创始人解释道。

02、高光谱 NIR 系统作为解决方案

从 2019 年底开始，Specim 开始集中精力处理这项任务，并寻找合适的合作伙伴。对于 NIR 高光谱相机制造商来说，显然这项技术应被视为纺织品分类的一种可能解决方案。“首先，您必须知道不同的纺织品具有各自的光谱特性，这些特性可用于对织物进行分类。织物要么由天然纤维（如棉花）、动物纤维（如羊毛）或合成纤维（如聚酯）制成。混合织物通常也由不同类型的纤维制成，”Herrala 解释说。“不同材料的化学和分子结构不同。因此，这些物质对不同波长的电磁波的反应方式不同，它们吸收、反射或让它们穿过的方式也不同。”

这些特性可用于使用高光谱成像系统根据反射光对纺织品进行光谱分析。波长在近红外范围 (NIR) 内的特殊相机与光谱仪相结合，可以清晰识别被检查材料的化学成分，从而为纺织品的自动分类奠定基础。

Herrala 解释道：“高光谱 NIR 图像处理系统与合适的分类算法相结合，可以区分不同面料和颜色的物质，以及天然纤维、动物纤维和合成纤维。这项技术甚至可以提供有关混纺面料中合成纤维和天然纤维比例的定量信息。”

样品图片

预测数据

高光谱技术可以区分合成纤维、植物纤维和动物纤维

03、具体要求

Herrala 回忆说，开发可靠的纺织品分类解决方案对 Specim 提出了特定要求：“在对塑料进行分类时，会出现黑色材料大量吸收光线的现象，这使得区分不同类型的黑色塑料变得更加困难。黑色织物也会出现这个问题。我们能够通过使用波长在中红外范围内的其他相机（MWIR，中波红外）来解决这个问题，但由于此类相机的成本较高，因此必须针对具体使用情况检查所需的成本效益。”

另一个困难是区分不同物质在潮湿或湿润时的表现。“我们使用干湿材料来训练系统，然后用干湿纺织品测试分类算法。这种方法得到了可用的结果，但我们仍然倾向于只对相对干燥的材料进行分类。”

04、解决方案：Specim FX17

Specim 凭借基于 InGaAs 的光谱相机 FX17 为纺织品分类提供了合适的传感器解决方案。该相机的工作波长范围为 900 至 1700 nm，除了少数合成黑色纺织品（例如黑色聚酯或黑色尼龙）外，完全覆盖了传统织物的不同光谱特征。

Specim 拥有基于 InGaAs 的光谱相机 FX17，工作波长范围为 900 至 1700 nm，为适合对纺织品进行分类的传感器提供了完美的解决方案。

由于特殊的技术特性，FX17 相机在记录速度方面也非常灵活：它为用户提供了从 224 个波长带中进行选择和评估的选项，并且仅使用那些由于测试对象的材料特性而对当前应用特别有意义的波长带。使用的波长数量直接影响解决方案的速度：使用的波长越少，评估速度越快。此属性称为多感兴趣区域 (MROI)，这意味着使用 FX17 时，在使用所有 224 个波长带时可以实现每秒 670 线的记录速度，但是，随着波长带的减少，每秒甚至可以达到数千线。仅使用 4 个波长带，记录速度就可以超过每秒 15,000 线。

FX17 的另一个特点是，通过调整相机的空间分级配置和不同的分辨率，可以提高检测不同类型织物的可靠性，从而实现对相机测量结果的统计平均，正如 Herrala 所解释的那样：“特别是在纺织品检测中，经常会出现反射或阴影问题，这可能是由于传送带上运输和区分纺织品时出现的纽扣、铆钉或污垢造成的。如果您不使用单个测量值的结果进行分类，而是使用检查区域的统计平均值，那么您更有可能获得正确的结果。FX17 提供了这种可能性。”

由于 FX17 相机的其他特殊功能，例如 1000: 1 的优异信噪比和高吞吐量，从而减少照亮测试区域所需的光量或提高分类速度，该相机已被证明是用于纺织品分类的出色传感器。

05、自动化纺织品回收

自动化任务解决方案不仅需要合适的传感器，还需要一家希望将技术推向成熟市场的公司。Specim 找到了商业开发公司Prizztech Ltd.这样的合作伙伴。Prizztech 是一家非盈利组织，负责协调 Robocoast 数字创新中心，该中心是芬兰西部机器人、人工智能、网络安全、物联网和循环经济等领域的卓越中心。

“我们的目标之一是提高我们地区的竞争力，另一方面是将由此产生的创新理念和解决方案传播到国际上，” Essi Vanha-Viitakoski解释道。

埃西·万哈·维塔科斯基

她是 Prizztech 的顾问，第一次见到 Esko Herrala 是在未来委员会。“Specim 开发的高光谱相机让我立刻相信它有多种用途。在第一次交谈的基础上，我们随后针对食品行业的任务进行了联合应用测试。之后，我完全相信 Specim 的专业精神，我们决定联手推动纺织品回收自动化系统的开发。”

在此次合作之前，Prizztech 和 Robocoast 数字创新中心都没有处理过纺织废料的分类。因此，他们委托了一项关于这一主题的研究，该研究由欧洲区域发展基金 (ERDF) 资助。Vanha-Viitakoski 表示，其中提到的结果证实了巨大的潜力：“这项研究的一个关键陈述是，目前全球还没有现成的纺织品分类解决方案，但借助可靠的自动化技术以经济的方式解决这项任务的紧迫性在未来将继续增加。”

这些结果进一步激励了项目合作伙伴推动合适技术的开发。Esko Herrala 表示：“这项工作尚未完成，但我们已经知道了大多数可能的分类问题以及成功的关键，无论是从技术上还是从经济上。借助高光谱成像和合适的分类算法，大部分纺织品都可以自动分类。”

Essi Vanha-Viitakoski 证实：“Specim 高光谱相机与所有参与者现有的软件和应用专业知识相结合，为纺织品分类领域以及整个回收行业创造了减少环境污染的新机会。”“我们非常自豪，芬兰找到了解决纺织品回收这一全球问题的技术解决方案。”

关键词:高光谱成像 反射光

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来 源：Specim高光谱成像

编辑：西米

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