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台師大說,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。
台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,解決全球紡織循環長期斷鏈的痛點;團隊除了研發AI紡織分選系統,還整合上下游產業鏈,建立台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。
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。台師大光電學程教授、沛德永續CTO謝振傑說明,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。
他說,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。
他說,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。