據麥姆斯咨詢報道，近期，德國弗勞恩霍夫光子微系統研究所（Fraunhofer IPMS）的研究人員開發了一種超緊湊的近紅外光譜儀，適用于識別和分析紡織品。通過成像技術、人工智能（AI）算法和光譜學的結合，該光譜儀也可以可靠地識別混合織物。

近紅外光譜儀開發人員表示，該技術可用于優化舊衣服的回收，根據類型對紡織品進行分類。該光譜儀的小型化版本甚至可以集成到智能手機之中。這可能會帶來許多新的應用——從外出購物時檢查衣服到檢測假貨。

該光譜儀的小型化版本可集成到手機中，通過識別與分析紡織品以選擇正確的清洗服裝方法

Fraunhofer IPMS的研究人員依靠近紅外光譜技術來實現識別紡織品時所需的可靠性和準確性。該近紅外光譜儀的工作波長介于950 nm至1900 nm之間，接近可見光譜。

近紅外光譜技術的優點包括易于使用、應用范圍廣泛。Fraunhofer IPMS傳感器微型模塊部門的研究科學家Heinrich Grüger博士表示：“我們將近紅外光譜與成像技術和人工智能相結合，以在識別和分析物體時實現更高的準確性。”

首先，傳統的攝像頭模塊捕獲服裝的圖像。人工智能從織物圖像數據中選擇一個特定點，由光譜儀模塊進行檢查。從織物反射的近紅外光被光譜儀模塊捕獲——近紅外光穿過入口狹縫，使用準直鏡將其轉換為平行光束，并使用掃描鏡投射到光柵上。

根據入射和出射角度，光柵將光束分成不同的波長。從光柵反射的光被掃描鏡引導至探測器，探測器將光捕獲并轉為電信號。然后模數（A/D）轉換器將這些信號數字化，隨后在信號處理器中進行分析處理。通過與參考數據庫的比較，所得紡織面料的光譜分析揭示了其由哪些纖維制成。

“光學分辨率為10 nm，這種高分辨率意味著近紅外光譜儀還可以使用人工智能來識別混合織物，例如聚酯和棉制成的服裝。”Heinrich Grüger博士說道，“該系統尺寸僅為10 mm × 10 mm，厚度為6.5 mm，結構緊湊，有望集成到智能手機中。”

Fraunhofer IPMS近紅外光譜儀與智能手機的大小比較

Heinrich Grüger博士看到了人工智能賦能的近紅外光譜儀在回收方面的重要應用。根據德國聯邦統計局的數據，2021年德國私人住宅收集了約176,200噸紡織服裝垃圾。近紅外光譜儀可以提高回收效率并減少舊衣服的堆積。這將使回收舊衣服的公司能夠更有效、更快速地進行分揀。例如，仍然完整的紡織品會進入二手交易市場。

損壞的紡織品經過分類進行回收，而制成它們的纖維（例如亞麻、絲綢、棉花或萊賽爾纖維）可以重復使用。例如，嚴重污染的紡織品將被焚燒或加工成隔熱墊。光譜技術對紡織品的識別和分類比人類更準確、更快。

如果近紅外光譜儀被集成到智能手機中，終端用戶也可能受益于Fraunhofer IPMS的光譜技術。購買衣服時，用智能手機快速檢查一下，就能知道那條昂貴的絲巾是否是真絲制成的，或者該時尚品牌的獨家連衣裙是否是通過替代面料混合而成的假貨。

除了紡織業之外，還有其它應用：集成光譜儀的智能手機可用于在外出購物時提供有關水果和蔬菜的質量信息；利用智能手機光譜儀進行掃描人體皮膚可以識別特別干燥或油膩的斑塊。

審核編輯：劉清