基于人工智能与图像处理的高效纺织品回收

2026年03月03日

旧衣智能分拣

德国的旧纺织品堆积如山，且每年仍在持续增长。其中进入封闭式回收循环的比例不足百分之一。造成这种现象的原因包括所谓的"快时尚"，它导致低质量纺织品数量激增，同时材料种类繁多，使得高效回收变得更加困难。如今，分拣工作主要依靠人工完成，鉴于涉及的数量之巨，几乎难以管理：在约140万吨的总量中，实际核查并分配的仅有约20万吨。其余部分则进行热回收或出口到国外。因此，自动化流程是让更多使用过的纺织品保持在循环利用中的一项关键手段。

奥格斯堡纺织技术研究所（Augsburg Institute for Textile Technology，ITA）的回收工坊正致力于应对这一挑战。作为示范工厂，它完整呈现了机械纺织品回收的整个流程。重点在于一种整体性概念，它不追求优化单个子流程，而是着眼于整个系统。这种方法促成了DETEX的开发——一个基于人工智能的纺织品自动分拣系统。借助人工智能技术以及IDS Imaging Development Systems GmbH提供的两台高分辨率uEye XC相机，DETEX能够捕捉服装的关键特征，并将其精准归类至特定类别。这使得分类更加精准，并为高效回收奠定了基础。

为什么整理旧衣服如此重要？

在旧裤子、T恤或毛衣被改造成新物品之前，必须先经过机械加工处理。该工艺旨在将旧衣物转化为全新的面料。为实现这一目标，它们被粉碎，去除纽扣或拉链，并分解成单根纤维。在此过程中保持纤维长度对再生材料的质量至关重要。在加工过程中，还必须考虑织物结构和面积密度的差异。因此，对材料进行精确分类至关重要，这将决定后续对纺织品的处理方式。

迄今为止，分拣工作主要依靠人工完成——这是一个耗时且需要高度专业技能的过程。在其他行业，此类任务早已由自动化的人工智能辅助识别系统承担。这正是DETEX发挥作用之处：该研究项目正在开发和测试人工智能模型，旨在显著提高旧纺织品分类的效率。

蓝色T恤置于绿色背景上，uEye XC相机通过可移动臂从上方进行检测 — 该人工智能系统采用uEye XC相机来识别纺织品所用材料的类型。

该系统如何运作？

DETEX依托智能图像处理技术，可自动识别并分类纺织品。两台高分辨率工业相机通过扫描沿传送带移动的服装，提供所需图像。神经网络通过分析图像，基于先前学习的数据识别模式和结构。为此，它们事先接受了大量样本图像的训练，包括各类服装的照片以及不同面料类型的特写图像。每类服装至少需要3,000个样本。这些训练数据必须事先进行人工分类，例如将一条裤子的图像标记为“裤子”。基于此，DETEX能够快速且可靠地将新图像分配至相应的纺织品类别。

为实现精准分析，DETEX采用预训练神经网络——分别针对分类、物体识别和材料鉴定各配备一个模型。正在测试不同的架构和场景。这使得能够模拟不同程度的难度和真实感，从而测试人工智能模型在面对折叠、重叠或旋转时具有多强的鲁棒性。

最初，物体检测模型会分析由安装在传送带上方第一台相机拍摄的图像。它决定了服装的类型，例如T恤、裤子或连衣裙。第二台相机从约5厘米的高度再次扫描服装，重点关注面料特性及污渍、纽扣等特征的检测。识别出的图像区域经过裁剪后，被传递至第二个AI模型进行处理，该模型负责对材料类型进行分类——具体区分梭织面料与针织面料。最后，分析结果清晰地显示在屏幕上。

左侧显示屏呈现一件蓝色T恤的图片，而右侧显示屏则展示蓝色布料的特写镜头。 — 分析结果显示在显示屏上。

使用的是哪些相机？

在图像采集方面，这家位于奥格斯堡的研究所采用IDS公司的uEye XC相机，特别是uEye XC入门套装。整套设备包含相机、三脚架、连接线及微距镜头，为研究项目提供即插即用的解决方案。在相机选型过程中，其紧凑设计、1300万像素传感器以及易用性是关键考量因素，正如ITA人工智能与数字化项目经理Martin Kohnle（马丁·科恩勒）所阐述：“uEye XC 摄像机使用起来如同网络摄像头般简单，但专为工业应用而设计。即使在物体距离变化或光线条件复杂的情况下，它也能呈现出锐利清晰的图像。”此外，数码变焦、自动白平衡和自动色彩校正等功能，确保即使最细微的细节也能精准捕捉。作为一款真正的工业相机，其设计充分考虑了长期零部件供应保障——这正是相较于传统消费级网络摄像头的重要优势。

uEye XC相机——置于蓝色T恤上方——拍摄特写镜头。 — 得益于数码变焦、自动白平衡和自动色彩校正功能，相机能够捕捉每个细节。

奥格斯堡团队采用免费的IDS Peak相机软件实现图像处理集成。软件开发工具包（SDK）提供了操作和控制相机所需的所有编程接口和工具。

“IDS peak通过USB3 Vision技术，实现了我们相机的直观高效集成。统一的SDK结构极大简化了开发、控制和图像采集流程。这使我们能够更快地实施基于人工智能的图像处理工作流程，并灵活地进行调整。“

— Martin Kohnle，ITA人工智能与数字化项目经理 —

接下来还有哪些精彩？

纺织品回收市场正日益转向数据驱动、基于人工智能的流程，这些流程需要实时获取高质量的图像数据。这提高了对回收工作室的相机质量、同步性和API兼容性的要求。研究重点在于将各种传感器技术灵活地集成到自适应分拣与分析系统中。

DETEX本身也将迎来变革：当前基于传送带的系统将扩展为模块化机械机器人整体解决方案，同时满足回收与再利用需求。其核心将是一个自由落体系统，能够实现多视角、360°的纺织品捕捉。此外，通过机器人辅助手指进行的下游双面射击，将能够对材料特性进行更深入的分析。这种方法能够捕捉到更广泛的信息范围，并使纺织品能够更精确地分配到合适的回收或再利用途径中。迈向闭环回收的重要一步——由工业图像处理技术提供支持。