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[导读] 芬兰是一个十分讲究环保的国家,那里的人十分重视对垃圾的分类和废旧品的回收。前段时间,芬兰正式启动了利用红外传感器技术自动分类废旧纺织品的项目,欲借助红外传感器进行废旧纺织品的回收。

 芬兰是一个十分讲究环保的国家,那里的人十分重视对垃圾的分类和废旧品的回收。前段时间,芬兰正式启动了利用红外传感器技术自动分类废旧纺织品的项目,欲借助红外传感器进行废旧纺织品的回收。

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LSJH公司项目工程师Jaakko z表示,基于红外传感器的识别技术在塑料包装分类方面很常见,但在纺织品回收方面则是一项创新,目前,市场上对废弃纺织品的分类主要停留在手工操作。

为此,LSJH公司的目标是建立一个能够使用NIR近红外光谱技术的新型红外传感器,处理芬兰所有废弃纺织品,以及国外纺织品废料的设施。到目前为止,芬兰和欧洲其他地区的废弃纺织品都是手工分类的,这意味着环保工人要检查织物标签来识别不同种类的材料。然而,标签可能不准确,有时甚至会丢失。对于使用再生纤维生产新产品的行业来说,无法确定所使用的原材料成为棘手的问题。

据了解,一旦进入垃圾填埋场,制造衣物所用的天然纤维可能需要数百年的分解时间,而再生纤维、合成纤维等化学纤维则需要数千年的分解时间。LSJH公司在一份声明中说,正在开发的光学识别技术将提高织物中纤维的识别可靠性,并将有助于确保生产更高质量的再生纺织品。

在该项目中,Spectral Engines采用扫描仪和由其开发的NIR红外传感器,可用于纺织品分选机械的设计和制造中,以自动识别服装和纤维类型,并以更高的准确性和效率运行自动分选过程。此外,Spectral Engines的传感器可用于过程控制功能中的各种制造过程,并可集成到工业物联网解决方案中。

采用NIR技术的红外传感器,是用近红外能量来直接检测被加工产品的特定组元或成分。这些传感器的运行原理是,这些组元会选择性吸收近红外能量的特定波长。具体来说,在实际应用中,来自光源的红外光被目标表面部分和选择性地吸收,反射光会产生每种纤维类型或共混物组合的特征光谱。然后将光谱与预定义的数据库进行比较,从而可以识别材料。该传感器检测技术可用于识别由纯棉、聚酯、丙烯酸、羊毛、聚酰胺、丝绸和人造纤维素及棉/聚酯混纺制成的服装。

LSJH项目负责人、循环经济专家Sini Ilmonen说,只有将回收纤维更好地应用于新产品中,并推向市场,纺织品回收业务才能创造经济效益。因此,找到希望利用再生纤维开发新产品的企业是至关重要的。

据了解,LSJH公司兴建的废旧纺织品加工厂的资金由芬兰有关政府部门提供。此外,芬兰公共融资机构Business Finland捐赠了150万欧元用于该项目的推进。

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