北京2018年12月29日電 /美通社/ -- 近日(ri)，德州儀器的(de)George Hill分享(xiang)了“使用智能軟件和NIRscan? Nano 評估模塊(EVM)確定材料成分”的(de)技術觀點，全(quan)文如下(xia)：
如(ru)果(guo)您(nin)在(zai)網(wang)頁上搜索“如(ru)何確定面料(liao)的(de)制作(zuo)成分”，您(nin)可能(neng)會找到“燃(ran)燒(shao)測(ce)試(shi)(shi)”的(de)網(wang)頁內(nei)容。在(zai)燃(ran)燒(shao)測(ce)試(shi)(shi)中，需要(yao)取(qu)一小塊織物(wu)樣品，放(fang)在(zai)明火上，觀(guan)察它(ta)是否收(shou)縮、熔化(hua)或燃(ran)燒(shao)，并(bing)注(zhu)意產生(sheng)的(de)氣味(wei)。
現在，使用TI DLP® NIRscan? Nano評估模(mo)塊（EVM）和(he)Sagitto系(xi)統(tong)，可(ke)以更簡單、準確(que)(que)地確(que)(que)定織物和(he)紡織品(pin)成(cheng)分。Sagitto系(xi)統(tong)結合(he)了(le)微型近紅外傳感器和(he)機器學習(xi)模(mo)型，可(ke)幫助(zhu)企業簡化測(ce)量過程。每種類型的織物都因不同的成(cheng)分而具有獨特的近紅外指紋。服(fu)裝通常包含不同類型的纖維，精確(que)(que)的合(he)成(cheng)物組(zu)分在服(fu)裝的整個使用過程中都是很重(zhong)要的。
許多國家(jia)要求明確(que)標識紡織品的(de)纖維(wei)成(cheng)分。有時這些標簽(qian)會(hui)產生誤導。例如，在(zai)下圖中，我們看(kan)到一組標有100%棉的(de)洗碗(wan)巾，但是經Sagitto測試后，發現是67%棉和33%滌綸的(de)混(hun)合物。
但為(wei)什么纖(xian)維成分很重要(yao)？據估(gu)計，每年生(sheng)產(chan)800億件(jian)衣(yi)服(fu)，其中75%最(zui)終會通過填埋(mai)或焚燒的(de)方式處(chu)理。越來(lai)越多(duo)的(de)消費者(zhe)正在要(yao)求大型服(fu)裝零(ling)售(shou)商尋找替代方法，處(chu)理高(gao)周轉時裝零(ling)售(shou)業(ye)中產(chan)生(sheng)的(de)大量廢物。政府也(ye)開始制定法規，鼓(gu)勵“”，并從垃(la)圾(ji)中分流衣(yi)物。
丙烯酸和聚酯服裝會(hui)對(dui)環境造成(cheng)嚴重的影響，例如(ru)，每個洗滌循環都(dou)會(hui)將數十萬個微纖維釋放到(dao)當地的廢水處理廠(chang)。其中(zhong)多達40%的微纖維可能會(hui)流入河(he)流、湖泊和海洋(yang)。
因(yin)此，市場亟需(xu)(xu)開發全(quan)新的紡織品化學回(hui)(hui)(hui)收(shou)技(ji)術(shu)。例如，這些回(hui)(hui)(hui)收(shou)技(ji)術(shu)需(xu)(xu)要將聚酯(zhi)和棉(mian)制服裝分解為(wei)其化學組成成分 -- 纖維素纖維、聚酯(zhi)單(dan)體和低聚物。但首先(xian)，采用(yong)化學回(hui)(hui)(hui)收(shou)的回(hui)(hui)(hui)收(shou)商需(xu)(xu)要通過纖維成分精確(que)地分選原料。
在傳統的(de)操作中，通常(chang)由員工通過感覺和視覺對(dui)廢(fei)棄(qi)紡織(zhi)品(pin)(pin)進行分類，即拿(na)起每件衣服時就確定紡織(zhi)品(pin)(pin)的(de)成(cheng)分。不(bu)幸的(de)是，對(dui)于人(ren)類來說，根(gen)本(ben)無法(fa)精確確定含(han)有纖維(wei)混(hun)合物的(de)紡織(zhi)品(pin)(pin)的(de)組分，并滿足(zu)現(xian)代化學(xue)回收技(ji)術的(de)要求(qiu)。
通過將TI DLP NIRscan Nano整合到一個(ge)機(ji)器人手臂中(zhong)，再加上復雜的(de)機(ji)器學(xue)(xue)習能力，就可(ke)以為(wei)化學(xue)(xue)品回收工(gong)廠開發出精準的(de)機(ji)器人分選系(xi)統。
Sagitto將DLP NIRscan Nano與(yu)基(ji)于云端的(de)(de)人(ren)工智能相結合。使(shi)(shi)用Sagitto，您(nin)無需(xu)專門(men)聘請自己的(de)(de)數(shu)據科學家，甚至無需(xu)收(shou)集自己的(de)(de)數(shu)據，訓練機器學習模型。Sagitto消除(chu)了設(she)備成本、技能和(he)數(shu)據等方面的(de)(de)障礙，使(shi)(shi)新(xin)一類的(de)(de)制造(zao)商和(he)生產商可以使(shi)(shi)用DLP NIRscan Nano EVM優化生產流程(cheng)。
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