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高光谱成像技术在废旧纺织品识别与回收解决方案中的应用

来源:赛斯拜克 发表时间:2023-07-11 浏览量:721 作者:awei

​随着人们消费水平的提高和时尚潮流的快速更迭,废旧纺织品的产生量逐年增加。这些废旧纺织品大多被丢弃到垃圾桶中,造成了资源浪费和环境污染。为了解决这个问题,废旧纺织品的识别与回收显得尤为重要。近年来,高光谱成像技术在废旧纺织品识别与回收解决方案中显示出巨大的潜力。

高光谱成像技术是一种先进的成像技术,可以获取数百个甚至数千个连续的光谱数据点,从而获得丰富的物质信息。在废旧纺织品识别与回收领域,高光谱成像技术可以精确地分辨出不同类型的纺织品,如棉、麻、丝、毛等,以及纺织品的污染程度和破损程度。

高光谱成像技术在废旧纺织品识别与回收解决方案中的应用

利用高光谱成像技术进行废旧纺织品识别与回收的解决方案具有以下几个优点:

高精度:高光谱成像技术可以实现对废旧纺织品的快速、准确识别,降低人工分拣的误差和成本。

高效率:通过高光谱成像技术,可以在短时间内完成大量废旧纺织品的分类和识别,提高回收效率。

环保性:高光谱成像技术有助于提高废旧纺织品的回收率,降低资源浪费,减轻环境压力。

可持续性:通过利用高光谱成像技术进行废旧纺织品识别与回收,可以为纺织行业提供可持续的发展模式,实现资源的循环利用。


当前,高光谱成像技术在废旧纺织品识别与回收领域的应用已经取得了显著成果。例如,我国一些纺织企业已经开始采用高光谱成像技术进行废旧纺织品的分类和回收,取得了良好的经济效益和环保效果。此外,国际上也有不少研究机构和企业致力于推广高光谱成像技术在废旧纺织品识别与回收领域的应用。


基于赛斯拜克Sinespec高光谱成像技术的解决方案

我们知道不同材料的纺织品在化学和分子结构上有所不同,也就导致不同纺织物对不同波长的电磁波的吸收、反射和透射方式不同,这些特征可用于利用高光谱成像系统对纺织品基于反射光有各自光谱特征进行分析,能够清楚识别不同纺织的化学成分,从而实现对纺织物进行自动分类。工作人员使用赛斯拜克Sinespec近红外高光谱成像系统对不同材质纺织物进行的实验分析如下图:


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不同纺织品(晴纶、涤纶、棉质、亚麻、羊绒、丝绸、羊驼毛纤维、美利奴呢绒)的光谱特征


高光谱近红外成像分析系统结合合适的分类算法可以对不同材质、不同颜色的纺织物以及对天然、动物和合成纤维分类识别。


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左:样品图片     中:分类结果   右:高光谱技术区分不同纤维


赛斯拜克Sinespec高光谱成像分析系统

Sinespec高光谱成像分析系统,基于赛斯拜克自主研发光谱成像扫描平台及赛斯拜克Sinespec高光谱成像传感器及自动在线分选单元,可为纺织品、塑料、废纸等固废物分类回收提供可行的解决方案。


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赛斯拜克Sinespec高光谱成像分析系统


技术特点:

ü嵌入式主控系统,全中文操作系统,触控屏+PC端GUI软件双重控制,可无线控制

üXYZ三轴全自动运行,精 准定位扫描成像分析,运行精度优于1mm

ü支持组合命令,可自定义Protocols,实现系统自动运行

ü传感器选配:400-1000nm、900-1700nm、1000-2500nm波段推扫式高光谱成像可选

ü可选配赛斯拜克Sinespec高光谱成像在线分选系统


工业分选可见近红外高光谱相机 SP130M


 工业分选可见近红外高光谱相机,型号为SP130M,用于工业分选,药品成份分析,配备高衍射效率的透射光栅分光元件,拥有多达1200个光谱通道使光谱数据更精准、更高分辨率;相比传统的成像技术。


SP130M可见近红外高光谱相机采用自主开发的高光谱成像技术,光谱范围400-1000nm以推扫成像的方式,在同一时间获得目标区域的所有光谱信息数据,具有光谱范围广、光谱线性度好、成像速度快、分辨率高等优点。

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SP130M可见近红外高光谱相机具有高速数据采集速度(全光谱段全谱段≥128fps、ROI后可实现3300Hz),可以配合标准C-Mount镜头使用,实现光谱影像的快速采集。相机配置的数据采集软件可实时获取样品光谱及影像信息。广泛应用于食品,化工,生物产业,建材,制药等领域。


应用案例:垃圾分类、变废为宝

 “垃圾是放错了位置的资源”,对垃圾进行正确分类以及回收利用才可以使其变废为宝实现再生资源的最 大效益化。SpectraScan©高光谱成像分析系统具备强大的识别和分辨功能, 基于对不同“垃圾”反射光有各自光谱特征进行分析,可实现“垃圾”的精 准识别与分类。下图为赛斯拜克光谱成像实验室利用SpectraScan©系统完成的对混有塑料、木头、纸、橡胶、织物、皮革等不同垃圾的识别。


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左:样品伪彩色图     中:分类结果   右:不同样品NIR反射光谱




高光谱成像技术在废旧纺织品识别与回收解决方案中的应用将为纺织行业的可持续发展提供有力支持,有助于实现资源循环利用,减轻环境压力,具有广阔的应用前景。


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