最新消息 | 發布日期 2025.06.26
AI機器視覺打造智慧紡織回收新突破：RIT團隊開發高速分類系統
為因應全球紡織品廢棄物日益嚴重的問題，羅徹斯特理工學院 Golisano 永續發展研究所（GIS）團隊正打造一套全自動化系統，致力於高效、批量識別、分類與拆解服裝，推動紡織品高價值回收再利用。
該專案由專案經理 Mark Walluk 帶領，成員包含自機械工程、機器人技術、電腦工程等不同領域的校友與研究人員。團隊應用人工智慧與機器視覺技術，結合雷射切割與自動分揀流程，透過三台高解析度攝影機建構出服裝多維成像，實現毫米級纖維成分辨識，並能即時剔除不可回收元素。整套系統平均每 10 秒便可處理一件衣物。
與傳統製造流程不同，舊衣回收因其極高的不確定性，對系統的決策與應變能力提出高度挑戰。研究副手 Abu Islam 與工程師 Sri Priya Das 針對此點開發出視覺導引演算法，能辨識如標籤、領口、袖口等結構特徵，並透過紅外線反射資料判讀纖維類型，協助雷射系統進行精準裁剪，最大化保留可重複使用材料。
此技術不僅展現可擴展性，亦兼顧成本效益與實用性。Walluk 表示：「這雖無法一舉解決全球紡織廢料問題，但我們正邁向更具循環性的未來。希望將難以預測的消費後服裝，轉化為穩定且具市場價值的原料。」
該項目於 2023 年啟動，獲得美國 REMADE 研究所提供的近 130 萬美元資助。主要合作單位包括總部位於洛杉磯，專精於聚酯回收的 Ambercycle，以及提供服裝測試與市場洞察的 Goodwill of the Finger Lakes。此外，NIKE 在專案早期也提供寶貴的產業建議。
GIS 所長兼 REMADE 執行長 Nabil Nasr 強調：「紡織品回收是全球性的關鍵議題。很榮幸與業界領導者攜手，推進這項具深遠影響的解決方案。」目前該系統仍處試點階段，已引起美國、歐洲、南亞與拉丁美洲回收商的關注，預計將於今（2025）年稍晚移交予合作單位進行進一步測試與潛在實地部署。■
