德國的研究人員最近啟動了一項新計劃，旨在開發一套基於人工智能的機器人系統，以回收含有電子元件的智能纖維，這類纖維可提升可穿戴設備及汽車的功能。智能紡織品或電子紡織品（e-textiles），例如自發光外套、配備緊急呼叫感應器的服裝和健康追蹤鞋，正變得越來越普遍。然而，目前對這些產品的回收工作仍然相對滯後。為了解決這一問題，並使這些紡織品的設計變得可持續，奧斯納布呂克應用科學大學的科學家們最近啟動了名為 ReSiST-AR 的項目（智能紡織品的回收策略及自動機器人）。這項為期兩年的計劃獲得了近 50 萬美元（約 HK$ 390 萬） 的資金，來自歐洲區域發展基金（ERDF）及下薩克森州。
該計劃將最終開發一套機器人系統，利用多光譜攝像頭、3D 感測器和人工智能材料分類技術，來區分纖維、檢測內嵌電子元件，並自動在傳送帶上進行分類。根據奧斯納布呂克應用科學大學的自動化工程研究員 Steffen Greiser 博士的說法，纖維通常需要被運送到全球各地進行手工分類，這不僅成本低廉，還往往伴隨著穿著者的氣味和污垢。Greiser 也表示，這既不愉快，也不具可持續性。團隊的目標是自動化紡織品的分類，並建立區域回收循環，減少長途運輸的需求。
根據計劃，機器人將掃描被丟棄的衣物，並識別智能紡織品以進行分離。研究人員解釋說，機器人進行衣物分類的主要挑戰在於，機器人通常是設計來處理固體材料，而人工智能系統在識別堅硬物體方面表現更佳。然而，紡織品通常非常柔軟，往往在傳送帶上交疊、皺摺，並且在材料、顏色和結構上差異很大。Greiser 表示，這些纖維的外觀總是有所不同。
準確識別和撿取智能紡織品需要先進的感測技術和精緻的人工智能算法。Greiser 說：「我們希望教會這些機器人，無論衣物在堆中如何擺放，都能挑出智能纖維。」團隊的方法使用多光譜成像、3D 感測和互補技術來分離纖維並檢測電子元件。該項目還將探索如何從一開始就設計智能紡織品，以提高其可回收性。
由 Jens Schäfer 博士領導的團隊正在分析不同的製造方法，如刺繡、縫合電子元件和焊接部件。該團隊還研究如何集成感應器，以便在日常使用中可靠運行，同時在以後容易拆卸。Schäfer 強調：「首先，我們正在檢查不同類型的智能紡織品及其終端用戶的需求。我們的目標是制定一項指導方針，使企業能夠設計出既耐用又可回收的智能紡織品。」
為了測試這一方法，奧斯納布呂克應用科學大學與當地企業合作，包括機器人公司 Moduco 和紡織專家 WKS Textilveredlungs。Moduco 的執行董事 Stephan Feldker 指出，使用機器人進行紡織品分類是一項高難度挑戰。WKS Textilveredlungs 的執行董事 Michael Hofmann 也表達了對該項目的支持。他在一份新聞稿中表示：「我們每天都在對大量退回的服裝進行分類和修理，我們非常高興能在奧斯納布呂克應用科學大學找到一個強大的研究夥伴。」
