人工智能驱动NIR分选技术：废旧纺织品的绿色革命

01 技术突破：当NIR遇见AI

在分选技术领域，近红外光谱分析并非的全新概念，但人工智能的加入使其焕发了全新活力。

NIR分选技术通过对待检测物品进行近红外光谱扫描，依据物质成分的不同光谱响应实现识别。

而人工智能，特别是卷积神经网络（CNN）模型的引入，大幅提升了识别精度与速度。

一项2023年的研究展示了这一技术的潜力：研究者利用自主研制的“纤维制品在线近红外识别与分选装置”，对12类1060个废旧纤维织物样本进行在线近红外光谱采集。

基于这些光谱数据，他们建立的CNN识别模型实现了96.6%的准确率。

02 工作原理：从光谱到智能判断

人工智能NIR分选系统的工作流程包含几个关键环节。

系统首先采集样品的在线原始NIR谱图，将901～2500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像。

随后，CNN模型通过交替进行多次卷积和池化操作，提取光谱特征、压缩数据并实现降维。

通过模型计算，系统得到每类废旧纺织品样本的类别概率值，取大值作为分类结果。

整个识别和分选过程每个样品不到2秒，实现了废旧纺织品的大规模快速处理。

03 应用价值：多元场景的解决方案

人工智能NIR分选技术的应用价值在多领域凸显。

在纺织品回收领域，该技术可快速识别棉、麻、毛、丝、涤等多种纤维材料，解决传统分选方式周期长、成本高、污染环境的问题。

在塑料制品回收方面，它能够识别不同种类的塑料，为回收利用提供技术支持。

在农业领域，如Brimrose的种子分选系统，可对玉米、大豆、咖啡、花生等种子进行无损分析和分选，测量油、蛋白质、水分等多种指标。

04 市场前景：智能分选的未来趋势

全球AI光学分选机市场正呈现稳定增长态势。据统计，2024年全球AI光学分选机收入规模约14.75亿元，预计到2031年将接近27.13亿元。

这种增长源于社会对资源再利用的需求增加，以及各类行业对自动化和智能化分选解决方案的青睐。

AI光学分选机现已细分为基于近红外传感器、高光谱成像传感器和RGB相机等不同类型，满足不同场景的应用需求。

未来，随着深度学习算法的不断迭代与硬件成本下降，人工智能NIR分选技术将在全球工业领域实现更广泛普及。

从大型回收企业到小型分类车间，人工智能NIR分选技术的应用范围正在不断扩大。它不再局限于纺织品分选，已延伸至种子品质检测、塑料分类乃至矿产分选等多个领域。

随着全球对循环经济重视程度的不断提升，这项技术有望成为资源回收行业的标准配置，让更多可回收物重获新生。