【記者曾博群台北報導】網拍、快時尚促使民眾更快速淘汰衣物，紡織廢棄物也成為全球環境隱憂。國立台灣師範大學光電工程學士學程光電AIoT團隊研發「紡織材質智能分選系統」，結合近紅外光快速遙測及AI智能學習演算模型，協助舊衣回收業者更精準分類，以提供下游化纖廠品質穩定的回收廢紡。

台師大表示，衣物製作過程中會使用多種紡織材質，長期以來面臨不易分解、再利用的問題，只能透過舊衣回收業者篩選出堪用衣物，並以二手衣販售到開發中國家，延長使用壽命，品項不佳或破損的衣物只能焚毀處理。而根據MCkinsey報告，光2018年全球時尚產業產生紡織廢品高達9200萬頓，高達85%只能焚化。

台師大也指出，智能分選永續紡織號則利用近紅外光快速遙測原理，運用近紅外NIR光譜原理及演算法進行材料鑑別，如同高速公路車輛快速通過電子收費系統ETC做車牌辨識。系統具備AI智能學習演算模型，透過大數據累積提升辨識準確度，準確度達90%以上。

台師大表示，舊衣在輸送帶上依序被光電智能模組辨識混紡成份進行定性及定量檢測，不只聚酯纖維，可辨識材質包含聚酯、棉、尼龍、壓克力、醋酸、羊毛、聚酯和棉混紡及其純度，辨識完畢後舊衣依序進入分選籃，再交給不同再製方法廠商，每套設備分選效能可高達每年740公噸，解決永續紡織循環的產業痛點。