罗彻斯特理工学院的戈利萨诺可持续发展研究所 (GIS) 率先推出了纺织品回收自动化技术，该技术能够处理复杂的消费后服装——这是扩大循环 T2T 处理规模的关键进步。该系统由 REMADE Institute 资助，并得到 Nike、Goodwill 和 Ambercycle 的支持，解决了纺织品回收的核心障碍：成分不一致。
问题：受污染的消费后废物
每年有超过 1100 万吨纺织品进入美国垃圾填埋场。大多数都是废弃的消费后服装，其中包含拉链、印花、标签和混合材料——这使得手工回收在经济上不可行。传统的纺织品回收自动化可以处理可预见的工业废料，但对于多样化的消费垃圾却束手无策。 Yooretex 相信 GIS 的创新最终弥合了实验室规模的循环性和工业纺织品回收自动化之间的差距。
该技术的工作原理
1
AI视觉扫描：
3 摄像头传送系统以毫米分辨率捕捉服装；
算法使用红外光谱检测衣领、袖口和标志。
2
激光精密去除：
机器人激光器可以切除不可回收的元素，而不会损坏织物。
3
自动分类：
将清洁材料送至专用回收流；
每 10 秒处理一件服装。
" 与零件可预测的制造业不同，每件消费后的服装都是独一无二的，" AI 开发人员 Md Shahidul Islam 表示。"我们的视觉引导系统可以做出实时决策——这是纺织品回收自动化的一场革命。”
行业支持和可扩展设计
→ Nike：提供设计指南，确保实际工业应用
→ Goodwill/Ambercycle：提供测试服装和市场验证
→ REMADE 研究所：因推进循环制造而获得 130 万美元奖励
技术负责人 Volker Sick 博士强调了可扩展性：" 这种 T2T 处理解决方案本身并不能消除全球浪费，但它可以使消费后服装成为具有经济吸引力的原料——通过将复杂性转化为机遇来避免垃圾填埋。"
全球影响及后续步骤
GIS 准备在 2025 年第四季度之前将系统转移给合作伙伴进行工业测试，早期原型吸引了国际回收商。这一突破与欧盟 EPR 立法中的 T2T 处理目标以及美国循环经济目标相一致。 Yooretex 正在积极评估这项技术，以便将其集成到我们的 T2T 处理平台中。 REMADE 研究所首席执行官 Nabil Nasr 表示：" 有效的纺织品回收自动化对于地球影响至关重要。将各种消费后服装转化为可靠的原料代表着巨大的飞跃。"