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光電所謝振傑教授研發AI紡織分選系統 助舊衣回收有效再利用

2023/12/15

快時尚加速衣服汰換 紡織廢棄物成全球環境隱憂

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。本校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

本校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。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。此項技術不只解決全球紡織循環的痛點,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。

舊衣回收後可再製為再生衣服、蜂巢式散熱片、Tray盤等成品。
舊衣回收後可再製為再生衣服、蜂巢式散熱片、Tray盤等成品。
 

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。

啟用典禮與會貴賓合影。
啟用典禮與會貴賓合影。

林政宏副研發長致贈帝雉攝影作品,象徵業績順利。
林政宏副研發長致贈帝雉攝影作品,象徵業績順利。 

 

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。因此本校光電學程教授、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。

 
「智能分選永續紡織號」今日正式啟動,利用近紅外光快速遙測原理,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能力。
「智能分選永續紡織號」今日正式啟動,利用近紅外光快速遙測原理,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能力。

 

 

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95%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。(資料來源:光電工程研究所 / 攝影:張適 / 核稿:胡世澤、鄧麗君 )