要約
繊維廃棄物の量が世界的に増加しているため、環境への影響を軽減し、ファッション業界の持続可能性を促進する革新的な廃棄物管理ソリューションが必要です。
この論文では、自律的な繊維分析パイプラインを導入することで、従来の繊維仕分け方法の非効率性に対処します。
ロボット工学、スペクトル イメージング、AI による分類を利用する当社のシステムは、繊維選別プロセスの精度、効率、拡張性を向上させ、廃棄物管理に対するより持続可能で循環的なアプローチに貢献します。
デジタル ツイン システムの統合により、技術的および経済的実現可能性の重要な評価がさらに可能になり、仕分けシステムの精度と信頼性についての貴重な洞察が得られます。
インダストリー 4.0 の原則に触発された提案されたフレームワークは、相互接続された 5 つのレイヤーで構成され、システム内のシームレスなデータ交換と調整を促進します。
暫定的な結果は、環境への影響を軽減し、繊維産業におけるリサイクルへの前向きな移行を促進するための当社の総合的なアプローチの可能性を浮き彫りにしました。
要約(オリジナル)
The escalating volumes of textile waste globally necessitate innovative waste management solutions to mitigate the environmental impact and promote sustainability in the fashion industry. This paper addresses the inefficiencies of traditional textile sorting methods by introducing an autonomous textile analysis pipeline. Utilising robotics, spectral imaging, and AI-driven classification, our system enhances the accuracy, efficiency, and scalability of textile sorting processes, contributing to a more sustainable and circular approach to waste management. The integration of a Digital Twin system further allows critical evaluation of technical and economic feasibility, providing valuable insights into the sorting system’s accuracy and reliability. The proposed framework, inspired by Industry 4.0 principles, comprises five interconnected layers facilitating seamless data exchange and coordination within the system. Preliminary results highlight the potential of our holistic approach to mitigate environmental impact and foster a positive shift towards recycling in the textile industry.
arxiv情報
| 著者 | Yannis Spyridis,Vasileios Argyriou,Antonios Sarigiannidis,Panagiotis Radoglou,Panagiotis Sarigiannidis |
| 発行日 | 2024-05-17 11:08:47+00:00 |
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