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快時尚成環境隱憂 台師大創AI紡織分選系統 助精準回收

「智能分選永續紡織號」可靠AI辨識紡織品的正確成分和含量,並分選交給不同的永續利用業者,以此整合上下游產業鏈。圖/台師大提供
「智能分選永續紡織號」可靠AI辨識紡織品的正確成分和含量,並分選交給不同的永續利用業者,以此整合上下游產業鏈。圖/台師大提供

網拍、快時尚促使民眾更快速淘汰衣物,紡織廢棄物也成為全球環境隱憂。國立台灣師範大學光電工程學士學程光電AIoT團隊研發「紡織材質智能分選系統」,結合近紅外光快速遙測及AI智能學習演算模型,協助舊衣回收業者更精準分類,以提供下游化纖廠品質穩定的回收廢紡。

台師大表示,衣物製作過程中會使用多種紡織材質,長期以來面臨不易分解、再利用的問題,只能透過舊衣回收業者篩選出堪用衣物,並以二手衣販售到開發中國家,延長使用壽命,品項不佳或破損的衣物只能焚毀處理。而根據MCkinsey報告,光2018年全球時尚產業產生紡織廢品高達9200萬頓,高達85%只能焚化。

台師大團隊執行經濟部「紡織材質智能分選系統開發與事業化計畫」開發智能分選技術完成公信驗證,並衍生新創「沛德永續科技股份有限公司」,打造「智能分選永續紡織號」,靠AI辨識紡織品的正確成分和含量,並分選交給不同的永續利用業者,以此整合上下游產業鏈,建立綠色紡織循環生態系雛形。

台師大今也邀請經濟部產業技術司科長何彥慶等人為「智能分選永續紡織號」啟用剪綵。台師大指出,快時尚大量使用聚酯纖維PET塑料,當現代生活無法與汽油、塑膠、紡織切割,但材料製程消耗過多的水與大量碳排放,使石化與紡織業被公認成為全球前兩大高汙染產業,廢紡與塑膠回收刻不容緩。

台師大也指出,智能分選永續紡織號則利用近紅外光快速遙測原理,運用近紅外NIR光譜原理及演算法進行材料鑑別,如同高速公路車輛快速通過電子收費系統ETC做車牌辨識。系統具備AI智能學習演算模型,透過大數據累積提升辨識準確度,準確度達90%以上。

台師大表示,舊衣在輸送帶上依序被光電智能模組辨識混紡成份進行定性及定量檢測,不只聚酯纖維,可辨識材質包含聚酯、棉、尼龍、壓克力、醋酸、羊毛、聚酯和棉混紡及其純度,辨識完畢後舊衣依序進入分選籃,再交給不同再製方法廠商,每套設備分選效能可高達每年740公噸,解決了永續紡織循環的產業痛點。

沛德永續CTO謝振傑表示,想達成永續紡織和永續塑料都需要完整的永續生態鏈,生態鏈中每一環節扮演好角色,才能把經濟規模建立起來,期盼智能分選永續紡織號可解決永續紡織斷鏈的智能分選需求,也希望民眾於舊衣回收上也能比照寶特瓶,創造高回收率。

台師大 快時尚

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