|
日期 | 2026年03月03日
德國奧斯納貝克應用科技大學(Hochschule Osnabrück - University of Applied Sciences)推動為期兩年研究的計畫「ReSiST-AR—智慧紡織品與自動化機器人回收策略」。該計畫旨在透過尖端的機器人技術與自動化分選系統，解決智慧紡織品日益增加的廢棄物挑戰。
該計畫由歐盟區域發展基金(European Regional Development Fund, ERDF)與下薩克森州資助，旨在讓智慧紡織品的設計更具永續性。面對市場上越來越普及的自發光外套、健康感測鞋墊、帶有緊急呼叫感測器的毛衣等結合電子元件的衣物，這項研究致力於提升此類精密產品的回收率。
由於紡織品具備柔軟、易皺且重疊性高的特性，傳統機器人難以精準辨識。ReSiST-AR計畫採用的做法包括：
- 多光譜成像與3D感測：利用多光譜相機掃描輸送帶上的舊衣堆，透過高階演算法偵測隱藏在布料中的電子組件。
- 機器人自動抓取：研發能應對柔軟材質的機器人手臂，無論衣物如何堆疊，皆能精確挑選出智慧紡織品。
- 在地化循環：透過與當地機器人公司Moduco及服裝與布料製造商WKS Textilveredlungs合作，建立區域性的回收循環，減少跨區運輸的碳足跡。
除末端的分選技術，研究團隊也著重於「回收友善設計（Recycling-friendly design）」。科學家分析如何透過刺繡、縫製或焊接技術整合電子元件，使其在日常穿著中維持穩定功能，但在產品生命週期結束時能輕易拆除。此計畫最終目標是為企業建立一套「設計準則」，確保智慧紡織品同時具備長效耐用性與高度可回收性，有效解決電子與紡織廢棄物混合處理的難題。
隨著智慧紡織品市場持續擴大，回收技術的進展將成為產業能否永續發展的關鍵。計畫負責人 Steffen Greiser 教授指出，研發能辨識多變材料的感測技術只是第一步。未來，這項結合模組化設計(如波蘭研究提出的易拆解結構)與全自動化分選的模式，將成為紡織業淨零轉型的重要工具箱，引領智慧服飾從尖端科技產品全面跨入循環經濟體系。
|