如果您在網頁上搜索「如何判定布料的組成成分」，您可能會找到「燃燒測試」的搜尋結果。在燃燒測試中，必須取一小部分布料樣品，再將其放置於火焰上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，並留意產生出的氣味。
現在，透過TI DLP® NIRscan™ Nano評估模組（EVM）和Sagitto系統，便可以更簡單且準確地分析布料和紡織品成分。Sagitto系統結合了小型近紅外線(near-infrared)感測器和機器學習模型，可協助企業簡化量測過程。每種類型的布料皆因不同的組成而具有獨特的近紅外線指紋。成衣通常包含不同類型的纖維，精密的混和物組成成分在成衣的整體使用壽命中非常重要。
圖 1：不同纖維含量紡織品的近紅外線吸收光譜
許多國家要求明確標示紡織品的纖維組成，但有時這些標籤會產生誤導。例如，在下圖中，我們看到一組標有100%棉的洗碗布，但是經Sagitto測試後，卻發現其實是67%棉和33%聚酯纖維的混合物。
圖 2：洗碗布顯示組成成分為67%棉和33%聚酯纖維，而非標籤所示的100%棉
但為什麼纖維組成很重要？據估計，每年生產800億件衣服，其中75%最終會經由垃圾掩埋或焚化的方式處理。越來越多的消費者正要求大型服裝零售商尋找替代方法，以處理高周轉率的時尚零售產業中所產生的大量廢物。政府也正開始制定法規，鼓勵「循環經濟 （the circular economy）」，並從垃圾中分類出衣物。
丙烯酸和聚酯纖維衣服會對環境造成嚴重的影響，例如，每個洗滌週期都會將數十萬個細微纖維釋放到當地的污水處理廠。其中多達40%的細微纖維可能會流入河流、湖泊和海洋。
圖 3：紡織廢棄物正成為一大全球性環境問題
因此，市場極需開發全新的紡織品化學回收技術。例如，這些回收技術需要將聚酯纖維和棉製衣服分解為其化學組成成分——纖維素纖維、聚酯纖維單體和寡聚合物。但首先，採用化學回收的回收商需要透過纖維組成精確地分類原料。
傳統的操作中，員工通常藉由觸覺和視覺對廢棄紡織品進行分類，亦即在拿起每件衣服時就可分析紡織品的組成。不幸的是，對於人類而言，此種方法完全無法精確地分析內含的纖維混合物的紡織品組成成分，更無法滿足現代化學回收技術的要求。
透過將德州儀器DLP NIRscan Nano整合到機器人手臂中，再結合複雜的機器學習能力，讓化學品回收工廠有機會可以開發出精確的機器人分類系統。
Sagitto將DLP NIRscan Nano與以雲端為基礎的人工智慧相結合。藉由使用Sagitto，您無需特地聘請資料科學家，甚至無需蒐集自身的資料來訓練機器學習模型。Sagitto消除了設備成本、技術和數據資料等方面的阻礙，讓新一代的製造商和生產商可以使用DLP NIRscan Nano EVM最佳化生產流程。
利用Sagitto人工智慧軟體和DLP NIRscan Nano 評估模組，您便可以使用獨特的示範模型進行布料組成的實驗。
其他資源
• 瞭解有關DLP NIRscan Nano 評估模組的更多資訊。
• 觀看影片，DLP NIRscan Nano如何量測襯衫中聚酯纖維與棉的比例。
• 瞭解有關Sagitto軟體平台的更多資訊。
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關於德州儀器DLP®產品
自1996年起，德州儀器的 DLP 顯示技術屢獲殊榮，為全球頂尖的顯示裝置提供高解析度、色彩豐富、對比鮮明的影像畫質，已廣泛運用在各式各樣的應用裝置上，包含工業、汽車、醫療及消費市場領域等。從電影院 (DLP Cinema® 產品)到大型展演廳、會議室、學校教室、家庭劇院，都採用DLP技術；此外，DLP Pico™ 亦運用在行動裝置上，賦予使用者能輕易在手中投放影像的新功能。每一塊 DLP 晶片是由微鏡所排的陣列，它們以高達每秒上萬次的高速切換。更多有關 DLP® 訊息請見： www.ti.com/dlp。
關於德州儀器 (TI)
德州儀器 (TI) 是一家全球性半導體設計製造公司，始終致力於類比 IC 及嵌入式處理器開發。 TI 擁有全球頂尖人才，銳意創新，塑造技術產業未來。今天，TI 正攜手超過 10 萬家客戶打造更美好未來。更多詳情，敬請查閱http://www.ti.com.tw。
德州儀器 (TI) 是一家全球性半導體設計製造公司，始終致力於類比 IC 及嵌入式處理器開發。 TI 擁有全球頂尖人才，銳意創新，塑造技術產業未來。今天，TI 正攜手超過 10 萬家客戶打造更美好未來。更多詳情，敬請查閱http://www.ti.com.tw。
