台師大紡織材質智能分選系統 助舊衣回收再利用
2023-12-15
2312
台灣師範大學光電團隊研發紡織材質智能分類系統，結合人工智慧辨識紡織品材料，讓舊衣能回收再利用，助產業建構紡織循環經濟的最後一哩路。
綜合報導，台灣師範大學光電團隊研發紡織材質智能分類系統，結合人工智慧辨識紡織品材料，讓舊衣能回收再利用，助產業建構紡織循環經濟的最後一哩路。
據國立台灣師範大學網站消息，網拍、快時尚加速衣服汰換，根據哥本哈根時尚高峰會議2017年產業報告曾提出，全球每年約有9,000萬噸的紡織品被丟棄，其中逾80%未被回收或再利用，直接進到掩埋場或焚化廠處置。國立臺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，協助舊衣回收業者進行精準材質分類，以提供下游化纖廠品質穩定的回收廢紡，協助產業建構紡織循環經濟的最後一哩路。
由於衣物製作過程中會使用多種紡織材質，加上無法透過人工辨識出材料種類，因此長期以來一直面臨不易分解、再利用的問題，只能透過舊衣回收業者篩選出堪用衣物，並以二手衣方式販售到中東、非洲國家，延長衣物的使用壽命。剩餘品項不佳、破損的二手衣，最終只能選擇以焚收方式處理。此種狀況在快時尚產業興起後，相關問題更為嚴重，根據MCkinsey公布年度報告指出，光是2018 年全球時尚產業產生紡織廢置物高達9,200萬頓，其中有高達85%只能採取焚化處理，早已不符合現今ESG浪潮。
提供品質穩定的回收廢紡 建構紡織產業循環經濟最後一哩路
臺師大光電團隊執行經濟部「紡織材質智能分選系統開發與事業化計畫」，開發的智能分選技術完成公信驗證，讓AI人工智慧助攻淨零排碳。該計劃衍生的新創「沛德永續科技股份有限公司」，以【智能分選永續紡織號】導入永續紡織生態鏈，將目前沒有利用價值而要當垃圾掩埋或焚燒的紡織品，經智能辨識可知道紡織品正確的成份與含量，並分選交給不同的永續利用業者。尤其全球紡織循環長期斷鏈的痛點，就是靠人工辨識導致錯誤率高且速度慢，使生產再生原料的高價設備面臨高風險，甚至造成再生原料品質不佳，難以形成經濟規模。此外，團隊更整合上下游產業鏈，建立了臺灣綠色紡織循環生態系雛形，協助紡織產業達成永續發展、淨零排碳的目標，為保護地球盡一份心力。
經濟部產業技術司何彥慶科長、國立臺灣師範大學林政宏副研發長、沛德永續科技公司林建忠董事長、劉曜達執行長、財團法人紡織產業綜合研究所李若華組長、臺灣紡織產業永續發展策進會秘書處陳怡頻等貴賓為「智能分選永續紡織號」啟用剪綵，除了產官學研等相關單位到場見證，也有外商與品牌企業共襄盛舉，共同呼籲全民響應，持續國際讚許的高回收率，讓臺灣成為永續紡織的典範。
石化產業成為污染巨頭 快時尚使用塑料引發全球環保議題
紡織技術持續進步，衣服材質由過去標榜天然纖維，已走入高機能性、高性價比的人工材質為主，其中兩者兼具的混紡則佔了大部份，也因此造就了全球【快時尚】風潮。而優異的紡織技術讓產品物美價廉，但同時也使很多紡織用品如鞋、帽等的平均使用率大幅下降，甚至連包裝袋都未拆除，就要面臨斷捨離的窘境，衍生出巨量垃圾，讓掩埋場或焚化場紛紛傳出塞車或不敷使用的新聞。
研究報告早已指出，【快時尚】風潮大量使用聚酯纖維PET(Polyethylene Terephthalate)的塑料，此與寶特瓶是相同材質，都是石化相關產業。當現代生活早已無法與汽油、塑膠、紡織切割，但這些材料製程卻會消耗過多的水，與大量產生碳排放，使石化產業與紡織產業被公認成為全球第一與第二大的高污染產業，因此廢紡與塑膠的回收利用是刻不容緩的課題。
面臨全球的氣候不穩定與糧食荒，天然纖維的品質穩定性與數量皆下降，反而隨著紡織技術日益進步，人工材質(以PET為最大宗)相較於天然纖維(例如:棉)，性能、經濟規模、環境的可保護性等表現更好，但民眾仍要改變「用完就任意丟棄」的一次性經濟思維，不要「放任製造商只使用新料，而透支地球資源」。
ESG浪潮推動永續生態鏈 紡織業界迎來轉型時刻
隨著ESG浪潮攀升，永續經濟是「用完要送入回收鏈」與「要求製造商提高使用再生材料的比率」，除了減緩地球資源的透支，也因再生材料比起新生材料更減少製程，而大幅減少碳排。以永續的3R(減少Reduce，再用Reuse，再製Recycle)而言，除了上述再製以外，個人在生活中則是可由再使用，減少過度消費，例如使用商店的循環杯，或攜帶個人容器去消費。
此外，回收路徑可分成工業後回收PIR(Post-Industrial Recycled material)與消費後回收PCR(Post-Consumer Recycled material)兩類。PIR能透過嚴謹的管理方式，而可能不需分選技術，即可無誤差的進行再製程序，但PCR來源複雜且缺少成份標示，若人工經驗辨識的高錯誤率，對再製程序是甚大威脅，不僅損傷機具，對方興未艾的回收產業、社會邊緣或弱勢團體，更是重大打擊。
臺灣研發智能分選系統 打破紡織循環瓶頸，實現永續經濟
相較於塑膠物品是單一種類材質，紡織品絕大部份是混紡，根本不可能靠人工辨識，正確判斷其成份。因此臺師大光電學程教授、沛德永續CTO謝振傑率領光電AIoT團隊，利用近紅外光快速遙測原理，開發了【智能分選永續紡織號】，運用近紅外NIR光譜原理及演算法來進行材料鑑別，具有非破壞、非接觸性材質快速檢測分類的能力，就像高速公路上的車輛快速通過電子收費系統ETC做車牌辨識。
該系統也具備AI智能學習演算模型，透過大數據的累積，提升辨識準確度，且準確度高達90%以上，廢紡/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，更有多種常見的紡織纖維比例，可辨識廢紡材質含聚酯/棉/尼龍/壓克力/醋酸/羊毛/聚酯和棉混紡及其純度，並依序被下游不同的氣閥吹入分選籃，再交給不同再製方法的廠商，每套設備的輸入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，也可使其他物質循環或能量流達到最佳化。
除了智能分選的性能已被第三方公信單位驗證，也可透過物聯網建構雲端履歷系統，內含所偵測到的廢紡材質及純度，透過即時上傳到雲端系統，提供客戶廢棄紡織品的可追溯性及計算碳足跡的依據，落實永續材料管理。
謝振傑教授表示，達到永續紡織與永續塑料是異曲同工，都需要靠完整的永續生態鏈，而生態鏈中的每一環節需要扮演好自己的角色，才能把經濟規模建立起來，而確實減少環境問題。因此團隊多年投入開發【智能分選永續紡織號】，解決永續紡織斷鏈的智能分選需求，也盼望全民持續在舊衣回收上，也能如寶特瓶般創造高回收率，讓廢紡或廢棄塑料在臺灣能被永續再創價值，早日建立永續經濟，嘉惠生活在這塊土地的世代，打造全球讚許的永續塑料大國。別讓永續流於口號，或是一時蹭熱度的話題，因為環境持續污染終將危害個人健康。
【圖片來源：中央社（台師大提供）】
據國立台灣師範大學網站消息，網拍、快時尚加速衣服汰換，根據哥本哈根時尚高峰會議2017年產業報告曾提出，全球每年約有9,000萬噸的紡織品被丟棄，其中逾80%未被回收或再利用，直接進到掩埋場或焚化廠處置。國立臺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，協助舊衣回收業者進行精準材質分類，以提供下游化纖廠品質穩定的回收廢紡，協助產業建構紡織循環經濟的最後一哩路。
由於衣物製作過程中會使用多種紡織材質，加上無法透過人工辨識出材料種類，因此長期以來一直面臨不易分解、再利用的問題，只能透過舊衣回收業者篩選出堪用衣物，並以二手衣方式販售到中東、非洲國家，延長衣物的使用壽命。剩餘品項不佳、破損的二手衣，最終只能選擇以焚收方式處理。此種狀況在快時尚產業興起後，相關問題更為嚴重，根據MCkinsey公布年度報告指出，光是2018 年全球時尚產業產生紡織廢置物高達9,200萬頓，其中有高達85%只能採取焚化處理，早已不符合現今ESG浪潮。
提供品質穩定的回收廢紡 建構紡織產業循環經濟最後一哩路
臺師大光電團隊執行經濟部「紡織材質智能分選系統開發與事業化計畫」，開發的智能分選技術完成公信驗證，讓AI人工智慧助攻淨零排碳。該計劃衍生的新創「沛德永續科技股份有限公司」，以【智能分選永續紡織號】導入永續紡織生態鏈，將目前沒有利用價值而要當垃圾掩埋或焚燒的紡織品，經智能辨識可知道紡織品正確的成份與含量，並分選交給不同的永續利用業者。尤其全球紡織循環長期斷鏈的痛點，就是靠人工辨識導致錯誤率高且速度慢，使生產再生原料的高價設備面臨高風險，甚至造成再生原料品質不佳，難以形成經濟規模。此外，團隊更整合上下游產業鏈，建立了臺灣綠色紡織循環生態系雛形，協助紡織產業達成永續發展、淨零排碳的目標，為保護地球盡一份心力。
經濟部產業技術司何彥慶科長、國立臺灣師範大學林政宏副研發長、沛德永續科技公司林建忠董事長、劉曜達執行長、財團法人紡織產業綜合研究所李若華組長、臺灣紡織產業永續發展策進會秘書處陳怡頻等貴賓為「智能分選永續紡織號」啟用剪綵，除了產官學研等相關單位到場見證，也有外商與品牌企業共襄盛舉，共同呼籲全民響應，持續國際讚許的高回收率，讓臺灣成為永續紡織的典範。
石化產業成為污染巨頭 快時尚使用塑料引發全球環保議題
紡織技術持續進步，衣服材質由過去標榜天然纖維，已走入高機能性、高性價比的人工材質為主，其中兩者兼具的混紡則佔了大部份，也因此造就了全球【快時尚】風潮。而優異的紡織技術讓產品物美價廉，但同時也使很多紡織用品如鞋、帽等的平均使用率大幅下降，甚至連包裝袋都未拆除，就要面臨斷捨離的窘境，衍生出巨量垃圾，讓掩埋場或焚化場紛紛傳出塞車或不敷使用的新聞。
研究報告早已指出，【快時尚】風潮大量使用聚酯纖維PET(Polyethylene Terephthalate)的塑料，此與寶特瓶是相同材質，都是石化相關產業。當現代生活早已無法與汽油、塑膠、紡織切割，但這些材料製程卻會消耗過多的水，與大量產生碳排放，使石化產業與紡織產業被公認成為全球第一與第二大的高污染產業，因此廢紡與塑膠的回收利用是刻不容緩的課題。
面臨全球的氣候不穩定與糧食荒，天然纖維的品質穩定性與數量皆下降，反而隨著紡織技術日益進步，人工材質(以PET為最大宗)相較於天然纖維(例如:棉)，性能、經濟規模、環境的可保護性等表現更好，但民眾仍要改變「用完就任意丟棄」的一次性經濟思維，不要「放任製造商只使用新料，而透支地球資源」。
ESG浪潮推動永續生態鏈 紡織業界迎來轉型時刻
隨著ESG浪潮攀升，永續經濟是「用完要送入回收鏈」與「要求製造商提高使用再生材料的比率」，除了減緩地球資源的透支，也因再生材料比起新生材料更減少製程，而大幅減少碳排。以永續的3R(減少Reduce，再用Reuse，再製Recycle)而言，除了上述再製以外，個人在生活中則是可由再使用，減少過度消費，例如使用商店的循環杯，或攜帶個人容器去消費。
此外，回收路徑可分成工業後回收PIR(Post-Industrial Recycled material)與消費後回收PCR(Post-Consumer Recycled material)兩類。PIR能透過嚴謹的管理方式，而可能不需分選技術，即可無誤差的進行再製程序，但PCR來源複雜且缺少成份標示，若人工經驗辨識的高錯誤率，對再製程序是甚大威脅，不僅損傷機具，對方興未艾的回收產業、社會邊緣或弱勢團體，更是重大打擊。
臺灣研發智能分選系統 打破紡織循環瓶頸，實現永續經濟
相較於塑膠物品是單一種類材質，紡織品絕大部份是混紡，根本不可能靠人工辨識，正確判斷其成份。因此臺師大光電學程教授、沛德永續CTO謝振傑率領光電AIoT團隊，利用近紅外光快速遙測原理，開發了【智能分選永續紡織號】，運用近紅外NIR光譜原理及演算法來進行材料鑑別，具有非破壞、非接觸性材質快速檢測分類的能力，就像高速公路上的車輛快速通過電子收費系統ETC做車牌辨識。
該系統也具備AI智能學習演算模型，透過大數據的累積，提升辨識準確度，且準確度高達90%以上，廢紡/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，更有多種常見的紡織纖維比例，可辨識廢紡材質含聚酯/棉/尼龍/壓克力/醋酸/羊毛/聚酯和棉混紡及其純度，並依序被下游不同的氣閥吹入分選籃，再交給不同再製方法的廠商，每套設備的輸入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，也可使其他物質循環或能量流達到最佳化。
除了智能分選的性能已被第三方公信單位驗證，也可透過物聯網建構雲端履歷系統，內含所偵測到的廢紡材質及純度，透過即時上傳到雲端系統，提供客戶廢棄紡織品的可追溯性及計算碳足跡的依據，落實永續材料管理。
謝振傑教授表示，達到永續紡織與永續塑料是異曲同工，都需要靠完整的永續生態鏈，而生態鏈中的每一環節需要扮演好自己的角色，才能把經濟規模建立起來，而確實減少環境問題。因此團隊多年投入開發【智能分選永續紡織號】，解決永續紡織斷鏈的智能分選需求，也盼望全民持續在舊衣回收上，也能如寶特瓶般創造高回收率，讓廢紡或廢棄塑料在臺灣能被永續再創價值，早日建立永續經濟，嘉惠生活在這塊土地的世代，打造全球讚許的永續塑料大國。別讓永續流於口號，或是一時蹭熱度的話題，因為環境持續污染終將危害個人健康。
【圖片來源：中央社（台師大提供）】
作者介紹
延伸閱讀
.jpg)
