作者：德州儀器George Hill

如果您在網(wǎng)頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會找到“燃燒測試”的網(wǎng)頁內(nèi)容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味。

現(xiàn)在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊（EVM）和Sagitto系統(tǒng)，可以更簡單、準(zhǔn)確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統(tǒng)結(jié)合了微型近紅外傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可幫助企業(yè)簡化測量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨(dú)特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個(gè)使用過程中都是很重要的。

圖1：不同纖維含量紡織品的近紅外吸收光譜

許多國家要求明確標(biāo)識紡織品的纖維成分。有時(shí)這些標(biāo)簽會產(chǎn)生誤導(dǎo)。例如，在下圖中，我們看到一組標(biāo)有100%棉的洗碗巾，但是經(jīng)Sagitto測試后，發(fā)現(xiàn)是67%棉和33%滌綸的混合物。

圖2：洗碗巾顯示為67%棉和33%聚酯，而不是標(biāo)簽上的100%棉

但為什么纖維成分很重要？據(jù)估計(jì)，每年生產(chǎn)800億件衣服，其中75%最終會通過填埋或焚燒的方式處理。越來越多的消費(fèi)者正在要求大型服裝零售商尋找替代方法，處理高周轉(zhuǎn)時(shí)裝零售業(yè)中產(chǎn)生的大量廢物。政府也開始制定法規(guī)，鼓勵(lì)“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”，并從垃圾中分流衣物。

丙烯酸和聚酯服裝會對環(huán)境造成嚴(yán)重的影響，例如，每個(gè)洗滌循環(huán)都會將數(shù)十萬個(gè)微纖維釋放到當(dāng)?shù)氐膹U水處理廠。其中多達(dá)40%的微纖維可能會流入河流、湖泊和海洋。

圖 3：紡織廢料正成為一大全球性問題

因此，市場亟需開發(fā)全新的紡織品化學(xué)回收技術(shù)。例如，這些回收技術(shù)需要將聚酯和棉制服裝分解為其化學(xué)組成成分——纖維素纖維、聚酯單體和低聚物。但首先，采用化學(xué)回收的回收商需要通過纖維成分精確地分選原料。

在傳統(tǒng)的操作中，通常由員工通過感覺和視覺對廢棄紡織品進(jìn)行分類，即拿起每件衣服時(shí)就確定紡織品的成分。不幸的是，對于人類來說，根本無法精確確定含有纖維混合物的紡織品的組分，并滿足現(xiàn)代化學(xué)回收技術(shù)的要求。

通過將TI DLP NIRscan Nano整合到一個(gè)機(jī)器人手臂中，再加上復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，就可以為化學(xué)品回收工廠開發(fā)出精準(zhǔn)的機(jī)器人分選系統(tǒng)。

Sagitto將DLP NIRscan Nano與基于云端的人工智能相結(jié)合。使用Sagitto，您無需專門聘請自己的數(shù)據(jù)科學(xué)家，甚至無需收集自己的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Sagitto消除了設(shè)備成本、技能和數(shù)據(jù)等方面的障礙，使新一類的制造商和生產(chǎn)商可以使用DLP NIRscan Nano EVM優(yōu)化生產(chǎn)流程。

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