Konenäkö avuksi tekstiilijätteen kierrätykseen

Tekstiilijätteen erilliskeräys alkaa EU:ssa viiden vuoden kuluessa ja samalla valtaosa arvokkaista tekstiilikuiduista halutaan ohjata uudelleen hyödynnettäväksi. Siihen liittyviä haasteita ratkotaan parhaillaan suomalaisessa Finix-hankkeessa.

Pikamuodin yleistymisen seurauksena jalostettujen vaatekappaleiden käyttöikä on lyhentynyt ja tekstiilijätevuorien koko kasvanut.

Suomen ympäristökeskus SYKEn tilastojen mukaan esimerkiksi vuonna 2012 suomalaiset kuluttivat 13 kiloa tekstiilejä asukasta kohti. Luku on huomattava etenkin, kun valtaosa tuosta tekstiilimäärästä päätyy läjitykseen tai poltettavaksi.

Muutos parempaan on kuitenkin tulossa, sillä vuoteen 2025 mennessä EU-maiden on järjestettävä tekstiilijätteiden erilliskeräys. Sen myötä entistä suurempi osa tekstiilijätteestä on mahdollista ohjata lajitteluun ja kierrätettäväksi.

Tekstiilijätteen lajitteluun ja kierrätykseen liittyy haasteita, joita yritetään ratkaista Suomen Akatemian strategisen tutkimusneuvoston rahoittamassa Finix-hankkeen konenäkötutkimuksessa.
Koska eri tekstiilikuidut kierrätetään koostumuksensa perusteella esimerkiksi sulattamalla, liuottamalla tai mekaanisesti erottamalla, tarvitaan niiden tunnistamiseen luotettavia ja tehokkaita keinoja.

“Kuidun koostumus voidaan selvittää laboratoriossa, mutta siitä ei ole apua käsiteltäessä suuria määriä tekstiilijätettä. Sen sijaan konenäkö pystyy selvittämään kuidun koostumuksen tekstiilien pyöriessä lajittelukeskuksen liukuhihnalla”, kertoo VTT:n tutkimusprofessori Mikko P. Mäkelä.

Kemiallinen sormenjälki auttaa kuitujen tunnistamisessa

Konenäköavusteisen tekstiililajittelun perustana on hyperspektrikamera, joka kuvaa kaiken hihnalla näkyvän. Siinä, missä tavallinen kamera hyödyntää kolmea näkyvän valon aallonpituutta, pystyy hyperspektrikamera mittaamaan useampia eri aallonpituuksia näkyvän valon ja infrapunan alueella.

“Hyperspektrikuvat ovat vähän kuin Rubikin kuutioita. Jokainen pikseli sisältää jopa satoja eri aallonpituuksilla mitattuja intensiteettiarvoja, jotka muodostavat jatkuvatoimisen spektrin. Nämä spektrit ovat kuin kemiallisia sormenjälkiä. Niiden avulla voidaan tehokkaasti tunnistaa eroja joko yksittäisten pikselien tai kuvissa olevien kappaleiden välillä”, Mäkelä täsmentää.

Hyperspektrikuvien pohjalta kehitetty algoritmi kertoo, mistä tekstiilikuiduista tai niiden yhdistelmästä kulloinkin on kyse. Tämä edellyttää koneoppimisen hyödyntämistä, sillä kierrätyskäyttöön tarkoitettu järjestelmä on opetettava erottamaan eri tekstiilikuidut toisistaan.

VTT:n tutkimuksessa selvitetään parhaillaan, millä tarkkuudella konenäkö ja algoritmi pystyvät erottamaan puuvillan ja polyesterin sekä niiden erilaiset seokset toisistaan.

”Aikaisemmissa kansallisissa projekteissa eri tekstiilejä on tunnistettu karkeasti niiden kuitutyyppien mukaan. Kemiallisen kierrätyksen näkökulmasta katsottuna tulevaisuudessa tarvitaan yksityiskohtaisempaa tietoa kuituseosten tarkasta koostumuksesta, kuitujen rakenteesta ja muista ominaisuuksista.”

Teksti Ari Rytsy
Kuvat ja video Tero Ikäheimonen

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *