Golisano Institute for Sustainability (GIS) vid Rochester Institute of Technology är pionjärer inom automatiseringsteknik för textilåtervinning som kan bearbeta komplexa konsumtionsplagg – ett avgörande framsteg för att skala upp cirkulär T2T-bearbetning.Detta AI- och laserbaserade system, som finansieras av REMADE Institute med stöd från Nike, Goodwill och Ambercycle, åtgärdar det viktigaste hindret inom textilåtervinning: inkonsekvent sammansättning.
Problemet: Förorenat avfall efter konsumtion
Över 11 miljoner ton textilier hamnar på soptippar i USA varje år.De flesta är kasserade plagg från återvunna produkter som innehåller dragkedjor, tryck, etiketter och blandade material – vilket gör manuell återvinning ekonomiskt ogenomförbar.Traditionell automatisering av textilåtervinning hanterar förutsägbart industriskrot men vacklar med varierat konsumtionsavfall. Yooretex anser att GIS innovation äntligen överbryggar klyftan mellan cirkularitet i laboratorieskala och automatisering av industriell textilåtervinning.
Hur tekniken fungerar
1
AI-synskanning:
3-kamerors transportbandssystem fångar plagg med millimeterupplösning;
Algoritmer detekterar kragar, manschetter och logotyper med hjälp av infrarödspektroskopi.
2
Laserprecisionsborttagning:
Robotiska lasrar skär bort icke-återvinningsbara element utan att skada tyger.
3
Automatiserad sortering:
Rena material skickas till särskilda återvinningsflöden;
Bearbetar ett plagg var 10:e sekund.
Till skillnad från tillverkning där delar är förutsägbara är varje plagg efter konsumtion unikt, säger AI-utvecklaren Md Shahidul Islam.Våra visionsstyrda system fattar beslut i realtid – en revolution inom automatisering av textilåtervinning.
Branschstöd och skalbar design
Dr. Volker Sick, teknisk chef, betonar skalbarhet: " Denna T2T-bearbetningslösning kommer inte enbart att eliminera globalt avfall, utan den gör kläder efter konsumtion till ekonomiskt attraktiva råvaror – och undviker deponier genom att omvandla komplexitet till möjlighet."
