NIR纹理排序

今日最大国际问题之一是纺织废品美国环境保护局估计每年超过1 500万吨纺织品废物归填^一号目前的纺织品回收排序方法多涉及繁琐人工处理,但尽管如此,回收纺织品比例逐年增加。

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混合破布回收方面的一个挑战往往是复杂的织物混合回收生命周期中不同类型处理需要不同处理,第一步排序通常项目标签和标签由工人整理织物识别

亚博网站下载然而,材料必须人工检验、拉伸测试和感知识别在缺少信息从标签读出时存在的纤维类型

亚博网站下载人工排序织物回收并非完全可靠的识别材料方法,最终效率低下。近红外光谱反转使用手持设备快速读取²并提供快速强健的织物排序法

替代丝绸分析可用内联工具安装在传送带上

近红外线谱

近红外光谱织物排序和纤维类型通过国家清单报告内特殊吸收带区分有多种用途国家清单报告频谱中的特征吸收模式可生成材料或聚合物类型“指印”。

亚博网站下载服装制造内部,聚酯、棉花和两种混合体是行业中最常用材料中的一部分

NIR光谱分析用于识别和量化棉花和聚酯用户还可以使用NIR光谱检测纺织品是否经过纤维处理,如商业化²

定性和量化技术NIR光谱分析可用于识别各种纤维并判定成品织物相对百分比组成

定义感兴趣样本已知特征的跨段分解时,用近红外光谱分析建建建于色度模型和标定上

实用性

NIR光谱仪设计可操作手持设备并极紧凑纺织品测量用NIR波束反射

因此,这意味着有可能用合适的算法对红外频谱进行自动化分析,以确定匹配引用频谱的可能性并计算预期组成

有可能快速获取精确组成分析,使用短时间采集和自动化分析消除人工方法中的猜想

特殊纤维类型识别可能因某些因素而复杂化,包括使用洗涤剂和老化过程,这些过程还可能影响红外频谱³

这是因为织物聚合物可增加底层分子结构与聚合物链之间的排序,红外线谱对聚合物链敏感。

提高技术应用量和织物流程量将改善切模建模工作,以计及这些和其他现实世界因素

聚合物全参考数据可用性强,而不仅仅存在于原状状态中,因为任何能改变红外线纤维谱效果都已经很好化并测试过⁴信息参考库可识别拟回收项目中的纤维

纹理回收

亚博网站下载手工排序织物回收废物挑战之一是纺织品材料的局限性。织物回收的许多方法中包括机械回收,将废物分解成贵重材料和化学处理,将聚合物循环成新纤维

亚博网站下载通常,标签为“100%棉花”的纺织品可能实际含有少量弹性言和其他材料,从而在回收过程中产生更多问题。亚博网站下载最终回收产品可能受弹性材料污染,而弹性材料反过来会降低值

使用NIR光谱识别纺织品组成单靠感知识别织物类型和混合百分比是一项挑战性任务,需要大量经验,而小手持分光计则很少需要训练

简言之,近红外光谱分析是回收排序过程的成本和时间有效解决办法,所有纺织品都使用这种方法,与人类识别纺织品类型相比精度本然提高

tec5USA频谱

当前Tec5USA提供NIRONE扫描器打包重小于200g 并完全兼容云服务纺织品扫描仪轻量级包对手持人工扫描系统最理想,机上传感器保证不需要额外温度稳定

tec5USA拥有多路硬件选项覆盖应用,包括NIR距离测量头高度敏感强健设备快速读出持续自动化测量时间,该工具为回收难节省大笔费用

探寻红外分光计范围如何帮助改变回收排序过程效率,联系Tec5USA团队,该团队将非常乐于帮助。

引用

1. EPA (2022年)亚博网站下载https://www.epa.gov/facts-and-figures-about-materials-waste-and-recycling/textiles-material-specific-data2022年5月访问
2. Cura、K.Rintala、N.Kampuri、T.Sarimaki、E.Heikkila2021年纹理识别并排序循环使用近红外线谱循环处理 6-11 1-12
3. Peterson A努力回收纺织机https://odr.chalmers.se/bitstream/20.500.12380/218483/1/218483.pdf2022年5月访问
4. 富尔顿市M.Rezadeh市M.D.Torvi2017年测试织物老化高级特征测试Elsevier有限公司https://doi.org/10.1016/B978-0-08-100453-1.00006-4

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