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日期 | 2025年06月30日
美國羅徹斯特理工學院的Golisano永續研究所(Golisano Institute for Sustainability, GIS)與Nike、Goodwill及Ambercycle合作，開發一套全自動化系統，用於辨識、分類並拆解廢棄舊衣物，以提升紡織品回收效率。這套系統運用人工智慧與雷射技術，能高速處理大量舊衣，為紡織品循環再利用創造新突破。
美國每年有超過1,100萬噸的紡織品被送進掩埋場，許多衣物因含有混合材質、拉鍊、鈕扣、印花或標籤等因素，而難以有效回收。
為解決這些阻礙的回收問題，在專案經理Mark Walluk帶領研究團隊，透過自動化技術辨識與移除這些不可回收元素，以提升材料回收的價值與效率，並為紡織產業邁向循環經濟提供可擴展的解方。
這套系統自輸送帶送料的攝影站開始，利用三台專用攝影機，生成高解析度的立體圖像，以精確的毫米級分析纖維成分，接著使用人工智慧(視覺引導演算法)識別如商標、衣領、袖口等非回收元件，再透過紅外線反射，判定纖維類型。
這些數據會傳送至雷射切割系統，精準移除非回收部位，而不損傷其餘可重複布料。切割後乾淨的布料再由機械手臂分類入回收箱。這台機器人約每10秒就能處理一件衣物。
雖然此系統仍處於試驗階段，但已引起美國、歐洲、南亞與拉丁美洲回收業者的高度關注。團隊預計於今(2025)年晚些時候將這套技術轉移給合作夥伴進行進一步測試。
本計畫的主要合作單位，包括回收專家Ambercycle、Finger Lakes的Goodwill (提供服裝測試、轉售及再利用市場的見解)，以及Nike (在計畫早期階段提供產業指導)。
研究團隊表示，雖這無法單獨解決全球廢棄紡織品問題，但這是朝向更完整循環經濟的重要一步，未來也希望讓消費後衣物成為具經濟價值、可預測品質的回收原料來源。
 
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