纺织品分选 | AISORT
应用概述 - 纺织品回收
现代回收设施中的纺织品分类
随着纤维到纤维回收规模的扩大，纺织品分类正在从手动转变为自动化。自动纺织品分选可识别纤维成分（棉、聚酯、羊毛、尼龙、混纺）、颜色和服装类型，从而为化学和机械回收过程提供高纯度原料。欧盟从2025年起强制单独收集纺织品，这正在推动对自动分拣能力的快速投资。
材料特性和分类挑战
纺织品分拣挑战：纤维混合物（聚酯棉、羊毛尼龙）很难用单个传感器进行分类；服装辅料（拉链、纽扣、松紧带、标签）与主要面料的材料不同；染料和整理剂改变了基础纤维的近红外特征；纺织品具有弹性且形状不规则，使得传感器呈现的一致性变得困难。
推荐的排序技术栈
NIR或高光谱（纤维成分识别：棉、涤纶、羊毛、尼龙、腈纶、混纺）+ RGB（颜色分类为50-100种颜色类别，用于纤维到纤维的回收）+ AI视觉（服装类型识别：T恤、牛仔布、针织品、外套）。基于传送带的系统，带有手动质量控制站，用于处理受污染或不明确的物品。
性能基准
| 指标 | 目标 |
|---|---|
| 纤维ID准确度 | >95% |
| 颜色分选 | 50-100个类别 |
| 吞吐量 | 每线0.5-2吨/小时 |
| 服装类型 | 所有消费后纺织品 |
这些基准代表了现代基于传感器的分选设备可实现的性能，假设设备尺寸合适、维护良好，使用代表性原料进行操作。实际结果取决于具体的材料成分、产量和操作条件。