Viện Golisano về Phát triển Bền vững (GIS) tại Học viện Công nghệ Rochester tiên phong trong công nghệ tự động hóa tái chế dệt may có khả năng xử lý các loại hàng may mặc phức tạp sau khi tiêu dùng — một tiến bộ quan trọng để mở rộng quy mô xử lý T2T tuần hoàn.Được tài trợ bởi Viện REMADE với sự hỗ trợ của Nike, Goodwill và Ambercycle, hệ thống dựa trên AI và laser này giải quyết rào cản cốt lõi trong tái chế dệt may: thành phần không đồng nhất.
Vấn đề: Rác thải sau tiêu dùng bị ô nhiễm
Hơn 11 triệu tấn hàng dệt may được đưa vào bãi rác ở Hoa Kỳ mỗi năm.Hầu hết là quần áo sau khi tiêu dùng bị loại bỏ có chứa khóa kéo, hình in, nhãn mác và vật liệu pha trộn — khiến việc tái chế thủ công trở nên không khả thi về mặt kinh tế.Tự động hóa tái chế dệt may truyền thống xử lý được phế liệu công nghiệp có thể dự đoán được nhưng lại gặp khó khăn với nhiều loại rác thải tiêu dùng khác nhau. Yooretex tin rằng sự đổi mới của GIS cuối cùng đã thu hẹp khoảng cách giữa quy mô phòng thí nghiệm và tự động hóa tái chế dệt may công nghiệp.
Công nghệ hoạt động như thế nào
1
Quét thị giác AI:
Hệ thống băng tải 3 camera chụp ảnh quần áo ở độ phân giải milimet;
Thuật toán phát hiện cổ áo, tay áo và logo bằng phương pháp quang phổ hồng ngoại.
2
Loại bỏ chính xác bằng tia laser:
Tia laser robot loại bỏ các thành phần không thể tái chế mà không làm hỏng vải.
3
Phân loại tự động:
Vật liệu sạch được chuyển đến luồng tái chế chuyên dụng;
Xử lý một mặt hàng quần áo trong mỗi 10 giây.
"Không giống như sản xuất, nơi các bộ phận có thể dự đoán được, mỗi sản phẩm may mặc sau khi tiêu dùng đều là duy nhất, ", nhà phát triển AI Md Shahidul Islam cho biết."Hệ thống hướng dẫn tầm nhìn của chúng tôi đưa ra quyết định theo thời gian thực – một cuộc cách mạng trong tự động hóa tái chế dệt may.”
Hỗ trợ ngành công nghiệp & Thiết kế có thể mở rộng
Tiến sĩ Volker Sick, trưởng nhóm kỹ thuật, nhấn mạnh khả năng mở rộng: "Giải pháp xử lý T2T này sẽ không chỉ loại bỏ chất thải toàn cầu mà còn biến hàng may mặc sau tiêu dùng trở thành nguồn nguyên liệu hấp dẫn về mặt kinh tế – tránh bãi rác bằng cách biến sự phức tạp thành cơ hội."
