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高光谱成像技术应用于废旧纺织品识别与回收

2022/09/16 17:13

阅读:137

分享:
应用领域:
纺织/印染
发布时间:
2022/09/16
检测样品:
纺织品/服装/帽
检测项目:
前处理
浏览次数:
137
下载次数:
参考标准:
高光谱成像

方案摘要:

我们知道不同材料的纺织品在化学和分子结构上有所不同,也就导致不同纺织物对不同波长的电磁波的吸收、反射和透射方式不同,这些特征可用于利用高光谱成像系统对纺织品基于反射光有各自光谱特征进行分析,能够清楚识别不同纺织的化学成分,从而实现对纺织物进行自动分类。工作人员使用Specim近红外高光谱成像系统对不同材质纺织物进行的实验分析。

产品配置单:

分析仪器

IQ-Thermo便携式高光谱成像与红外热成像系统

型号: IQ-Thermo

产地: 陕西

品牌:

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FluorTron UV-MCF生物荧光高光谱成像分析系统

型号: UV-MCF

产地: 北京

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Ecodrone®一体式高光谱-红外热成像无人机遥感系统

型号: Ecodrone®

产地: 捷克

品牌: SPECIM

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方案详情:

中国是纺织品生产和出口的大国,具备世界上最完整的产业链,最高的加工配套水平,但是在中国纺织业迅速发展的同时,其所带来的环境污染问题也是客观存在,目前纺织业的环境污染主要来自于其生产过程中的污水、废气和噪声。近年来,为解决纺织业所造成的环境污染问题,我国国务院会同国家发展改革委以及商务部、科技部等多部门出台了多项政策促进再生资源回收利用行业发展,如20212月,国务院发布的《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》提出加强再生资源回收利用鼓励地方建立再生资源区域交易中心加强废旧服装等再生资源的回收利用提升资源产出率和回收利用率。在未来,废旧纺织品行业将得到更大的支持与发展。

据统计,每使用1千克废旧纺织物,就可以降低3.6千克的二氧化碳排放量,节约水6000升,减少使用0.3千克的化肥和0.2千克的农药,以废旧衣物综合利用率达到60%来计算,可节约耕地面积约占全国棉花耕地面积的46%。废旧纺织品如果是棉、毛、麻等天然纤维制成的服装,回收后再加工,可以制成复合材料、保温材料和填充材料。化纤服装回收后经过再加工,可作为再生纤维利用,制成产业用纺织品,如滤网、防水材料、复合材料、包装材料,用于建筑、环保、农业、交通等领域。

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随着制造产业的突飞猛进,我国乃至全球产生的废旧衣物量也逐年增多。回收产业对更加创新性的体系需求逐渐增大。并且,在统货、分类、分拣、二次销售等环节中,经济效益都很高,尤其分拣环节是利润最大的一部分,随着人们环保意识的增强,加上国家逐步宣传,旧衣回收理念会深入人心,这也为旧衣回收工作增添了便利和旧衣来源,但是,我国目前主要是采用人工分拣废旧纺织物,存在分拣效率低下、准确率不高等问题,严重制约了我国废旧纺织回收再生产业的发展,目前,我国年产废旧纺织品超过2000万吨,综合利用率不足10%,大部分没有得到合理的回收利用,被焚烧和填埋。所以市场急需完整完善的废旧服装高效自动化分类回收系统。

基于Specim高光谱成像技术的解决方案

我们知道不同材料的纺织品在化学和分子结构上有所不同,也就导致不同纺织物对不同波长的电磁波的吸收、反射和透射方式不同,这些特征可用于利用高光谱成像系统对纺织品基于反射光有各自光谱特征进行分析,能够清楚识别不同纺织的化学成分,从而实现对纺织物进行自动分类。工作人员使用Specim近红外高光谱成像系统对不同材质纺织物进行的实验分析如下图:

2.png 

高光谱近红外成像分析系统结合合适的分类算法可以对不同材质、不同颜色的纺织物以及对天然、动物和合成纤维分类识别。

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易科泰SpectraScan©高光谱成像分析系统

SpectraScan©高光谱成像分析系统,基于易科泰自主研发光谱成像扫描平台及Specim高光谱成像传感器及自动在线分选单元,可为纺织品、塑料、废纸等固废物分类回收提供可行的解决方案。

4.png 

技术特点:

ü 嵌入式主控系统,全中文操作系统,触控屏+PC端GUI软件双重控制,可无线控制

ü XYZ三轴全自动运行,精准定位扫描成像分析,运行精度优于1mm

ü 支持组合命令,可自定义Protocols,实现系统自动运行

ü 传感器选配:400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm波段推扫式高光谱成像可选

ü 可选配SpecimONE高光谱成像在线分选系统

应用案例:垃圾分类、变废为宝

 垃圾是放错了位置的资源,对垃圾进行正确分类以及回收利用才可以使其变废为宝实现再生资源的最大效益化。SpectraScan©高光谱成像分析系统具备强大的识别和分辨功能, 基于对不同垃圾反射光有各自光谱特征进行分析,可实现垃圾的精准识别与分类。下图为易科泰光谱成像实验室利用SpectraScan©系统完成的对混有塑料、木头、纸、橡胶、织物、皮革等不同垃圾的识别。

5.png  

参考资料

[1].赵国樑.我国废旧纺织品综合再利用技术现状及展望[J].北京服装学院学报(自然科学版),2019 39(01):98-104.

[2]. Hyperspectral imaging reducing textile waste.


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