AI驱动纺织回收自动化突破

西班牙企业PICVISA与GIRBAU将人工智能纺织品分拣技术落地北欧新建工厂。WTiN深入探讨了人工智能在纺织品回收领域取得的进展。

PICVISA专注于基于人工智能的光学分拣技术，服务各类材料再利用与回收领域；GIRBAU则主营工业洗涤设备与自动化解决方案。两家总部位于西班牙巴塞罗那的企业携手合作，全力推进消费后纺织品分拣产线的全自动化升级。

双方将在北欧共建全新回收工厂，把GIRBAU旗下自动化上料分离系统 Sortech，与PICVISA纺织品分拣设备 ECOSORT 整合为一套连续运转、全程无人值守的一体化分拣产线。

PICVISA业务拓展负责人西尔维娅・格雷戈里尼表示：“本次与GIRBAU合作落地北欧工厂，是我们迄今为止最重要的发展里程碑。这是 ECOSORT 设备在欧洲落地的第八个项目，也是我们在欧洲建成的第二座交钥匙式纺织品分拣全流程工厂。”

PICVISA 和 Girbau 通过在北欧新建一家工厂，推动消费后纺织品回收的工业自动化进程

自动化回收工厂建设的刚需

格雷戈里尼在接受 WTiN 采访时指出，纵观消费后纺织品分拣全流程，上料环节是长期未能攻克的核心瓶颈。

“GIRBAU早已在工业洗涤领域解决了这一难题，” 她介绍道，“将这套成熟技术迁移应用到纺织品回收赛道顺理成章，同时蕴藏全球市场机遇，也契合两家企业为人类与地球创造正向价值的发展使命。”

仅欧洲地区每年产生的纺织废弃物就高达1260万吨。其中一部分纺织品会进入二手再流通渠道，但目前仅有 7% 的废旧织物能够实现回收再利用，真正闭环再生、制成全新纺织品的比例更是低至 1%。

格雷戈里尼进一步说明：“传统分拣产线高度依赖人工，这是行业长久以来的痛点。而本次我们与GIRBAU联合打造的一体化全自动产线，首次实现从衣物上料、光学分拣到材质分类的全程自动化连续作业。”

本次合作的核心目标，是优化回收产业链中人力成本最高、工序最繁重的前端分拣环节。

但格雷戈里尼坦言，行业仍面临三大核心难题：

第一，废旧纺织品体量持续激增。欧盟现已强制所有成员国搭建完整体系，全额处理纺织废弃物，全年待处理总量将突破 1600 万吨，分拣压力持续攀升；

第二，纺织品回收材质识别难度大。大量织物采用多种纤维混纺工艺，很难在高速分拣工况下精准识别材质成分；

第三，衣物上料工序繁琐。各类形态不规则、相互缠绕的衣物想要稳定输送至传送带，长期以来只能依靠大量人工整理。

此次合作将Girbau的自动进料技术“Sortech”与PICVISA的“ECOSORT”光学分拣解决方案相结合

人工智能破解行业痛点

这座北欧新厂是欧洲首批完整搭载自动化上料系统与高端光学分拣设备、专门处理消费后废旧织物的标杆项目，标志着纺织品循环经济正式迈入工业化落地阶段。

GIRBAU Sortech 系统专为大产能工业场景设计，可自动完成衣物上料、分离、均匀送料全流程，替代重复性人工操作，保障物料稳定输送至下游分拣工序。

与此同时，PICVISA ECOSORT 纺织品分拣系统融合近红外光谱检测、彩色视觉摄像设备与机器学习算法，可满足工业化大规模材质纤维成分识别需求。

格雷戈里尼解释：“我们整合多类互补技术，实现行业顶尖分拣精度，涵盖色彩区分、瑕疵检测、异物剔除等功能。彩色视觉系统负责织物颜色分类，感应传感器则可识别衣物中夹带的金属杂物。”

她补充道，人工智能是PICVISA分拣技术的核心支撑。依托AI算法，系统能够区分颜色、纤维成分完全一致但版型、外观存在差异的织物，保障分拣分类精准无误。

“简单来说：衣物高速经过传送带时，设备实时读取纤维成分，随后气流喷射装置会将织物分流至对应回收通道。”

将人工智能应用于纺织品回收系统

格雷戈里尼回忆：“我们刚涉足纺织品分拣领域时，人工智能在该场景下基本只停留在理论层面。短短数年间相关技术快速成熟，设备从只能粗略区分大类，升级到如今可精准分辨混纺纤维、区分针织与梭织面料，还能自动标记含杂质的不合格织物。”

PICVISA攻克的最大技术难关，是训练 AI 系统适配消费后纺织品千差万别的复杂形态。

不同衣物面料结构、纤维配比、磨损程度、夹带杂物各不相同，识别难度极大。

格雷戈里尼表示：“搭建规模庞大、样本多元的训练数据集，打造稳定可靠的 AI 模型，耗费了大量时间与研发投入。而衣物上料难题 —— 如何让缠绕、形态杂乱的织物均匀展现在光学检测镜头前，也是我们长期攻坚的方向，这正是与GIRBAU达成深度合作的核心原因。”

除 AI 算法性能优化外，行业还存在多重现实顾虑：

其一，AI 判定逻辑缺乏透明度。回收物料分流直接决定再生价值，工厂操作人员希望清晰知晓织物被划分至对应品类的判定依据；

其二，数据管理、设备落地成本高、整套系统部署流程复杂；

其三，自动化设备对传统人工岗位的冲击引发行业担忧。

对此，格雷戈里尼给出解读：“实际运营情况显示，自动化产线的处理产能远非人工分拣可比。行业整体规模随之扩张，会催生一批全新、优质的工作岗位，例如工厂运营管理、质检管控、数据分析、设备运维等。自动化的目标并非取代人力，而是顺应法规与循环经济规模化发展需求，让整套回收产业链具备可持续运营的基础。”

行业未来发展展望

现阶段，适配纺织品回收的配套基础设施仍存在巨大缺口，现有设施完全无法承载法规落地、市场消费需求催生的海量废旧织物。

PICVISA计划将这座北欧新厂同时打造为商用生产基地与行业示范样板，向欧洲乃至全球潜在客户证明，这套全自动分拣技术完全适配工业化大规模生产场景。

格雷戈里尼提到：“我们会在各类行业展会展示整套产线，同时主动对接回收物资收集商、再生企业，当下这类企业都面临自动化升级的迫切需求。”

她坚信：“人工智能是实现纤维到纤维完整闭环循环的核心赋能技术。AI 分拣能够大幅提升回收面料纯净度，打通化学回收、机械回收的经济可行性。”

“未来人工智能在物料溯源领域的应用价值也将持续提升，实现全流程追踪：面料