使用智能軟件和NIRscan? Nano 評估模塊(EVM)確定材料成分

　　如果您在網(wǎng)頁(yè)上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會(huì )找到“燃燒測試”的網(wǎng)頁(yè)內容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀(guān)察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味。

　　現在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊(EVM)和Sagitto系統，可以更簡(jiǎn)單、準確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統結合了微型近紅外傳感器和機器學(xué)習模型，可幫助企業(yè)簡(jiǎn)化測量過(guò)程。每種類(lèi)型的織物都因不同的成分而具有獨特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類(lèi)型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個(gè)使用過(guò)程中都是很重要的。

　　圖1：不同纖維含量紡織品的近紅外吸收光譜

　　許多國家要求明確標識紡織品的纖維成分。有時(shí)這些標簽會(huì )產(chǎn)生誤導。例如，在下圖中，我們看到一組標有100%棉的洗碗巾，但是經(jīng)Sagitto測試后，發(fā)現是67%棉和33%滌綸的混合物。

　　圖2：洗碗巾顯示為67%棉和33%聚酯，而不是標簽上的100%棉

　　但為什么纖維成分很重要?據估計，每年生產(chǎn)800億件衣服，其中75%最終會(huì )通過(guò)填埋或焚燒的方式處理。越來(lái)越多的消費者正在要求大型服裝零售商尋找替代方法，處理高周轉時(shí)裝零售業(yè)中產(chǎn)生的大量廢物。政府也開(kāi)始制定法規，鼓勵“循環(huán)經(jīng)濟”，并從垃圾中分流衣物。

　　丙烯酸和聚酯服裝會(huì )對環(huán)境造成嚴重的影響，例如，每個(gè)洗滌循環(huán)都會(huì )將數十萬(wàn)個(gè)微纖維釋放到當地的廢水處理廠(chǎng)。其中多達40%的微纖維可能會(huì )流入河流、湖泊和海洋。

　　圖 3：紡織廢料正成為一大全球性問(wèn)題

　　因此，市場(chǎng)亟需開(kāi)發(fā)全新的紡織品化學(xué)回收技術(shù)。例如，這些回收技術(shù)需要將聚酯和棉制服裝分解為其化學(xué)組成成分——纖維素纖維、聚酯單體和低聚物。但首先，采用化學(xué)回收的回收商需要通過(guò)纖維成分精確地分選原料。

　　在傳統的操作中，通常由員工通過(guò)感覺(jué)和視覺(jué)對廢棄紡織品進(jìn)行分類(lèi)，即拿起每件衣服時(shí)就確定紡織品的成分。不幸的是，對于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，根本無(wú)法精確確定含有纖維混合物的紡織品的組分，并滿(mǎn)足現代化學(xué)回收技術(shù)的要求。

　　通過(guò)將TI DLP NIRscan Nano整合到一個(gè)機器人手臂中，再加上復雜的機器學(xué)習能力，就可以為化學(xué)品回收工廠(chǎng)開(kāi)發(fā)出精準的機器人分選系統。

　　Sagitto將DLP NIRscan Nano與基于云端的人工智能相結合。使用Sagitto，您無(wú)需專(zhuān)門(mén)聘請自己的數據科學(xué)家，甚至無(wú)需收集自己的數據，訓練機器學(xué)習模型。Sagitto消除了設備成本、技能和數據等方面的障礙，使新一類(lèi)的制造商和生產(chǎn)商可以使用DLP NIRscan Nano EVM優(yōu)化生產(chǎn)流程。

　　利用Sagitto人工智能軟件和DLP NIRscan Nano 評估模塊，您可以使用獨特的織物成分演示模型。在Sagitto網(wǎng)站上注冊并請求訪(fǎng)問(wèn)Sagitto演示帳戶(hù)，可以使用DLP NIRscan Nano評估模塊免費進(jìn)行50次預測。