網拍、快時尚加速衣服汰換，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，直接進到掩埋場或焚化廠處置。國立台灣師範大學光電AIoT團隊研發的「智能分選永續紡織號」今（14）日正式啟動，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。
台師大指出，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。
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。
▲台師大研發智能分選永續紡織號，透過智能辨識，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。（圖／台師大提供）
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。
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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。
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。