当前全球纺织品行业面临两大问题——原材料资源短缺和废旧纺织品存量大幅上涨，如果不妥善处理这些问题，就有可能引发资源危机和环境污染，其中，废旧纺织品回收再利用是一个程序繁杂、对技术及设备要求较高的过程。

废旧纺织品回收再利用的主要技术瓶颈包括分拣问题、剥色问题和分离问题。分拣作为废旧纺织品循环再利用的第一步，其准确性、快速性、低耗能及低劳动强度是废旧纺织品回收再利用行业实现低碳发展的基础；而且不同的纤维成分在后期的再利用方法不同，只有明确其组成及含量，才能实现有针对性的回收再利用。

目前废旧纺织品分拣工作主要依赖人工操作，不仅劳动强度大，工作环境差，对工人的健康产生威胁，而且分拣质量受人为主观因素影响，波动较大，不能保证准确高效的分拣。因此，废旧纺织品的自动分拣技术成为人们的研究重点，并取得了一定发展。

2018年初，北京服装学院废旧纺织品综合再利用课题组与江苏某毛纺企业合作，采用阵列式快速扫描近红外光谱技术，在国内率先开发了废旧纺织品在线快速鉴别分拣系统，通过大量采集各类纺织样品，建成了适用于涤纶、棉、羊毛、腈纶等主要纤维纺织品的基础鉴别模型并同时设计制造了“工位式”和“自动输送式”2种分拣装置，相关装置与人工分拣相比，废旧毛纺织品鉴别分拣准确率和速率大大提高。

在今年的ITMA展会上，国外设备生产商也展示了其最新的废旧纺织品分拣设备及生产线。Andritz（安德里茨）与Pellenc ST和Nouvelles Fibres Textiles共同开发全新的工业自动化纺织品分拣生产线，可根据回收纺织品的颜色和成分对整件衣服进行自动分拣，并能自动去除拉链、纽扣、饰品等杂质，可实现1t/h的高容量处理。

比利时VALVAN公司推出的新技术Fibersort，可根据纤维成分和颜色特性在废旧纺织回收时识别和分离纺织品。该技术基于近红外光谱（NIRS）和RGB相机技术的结合，近红外相机用于分析纤维成分，RGB相机用于分析颜色成分，目前可分析6种纤维类型（羊毛，棉花，聚酯，粘胶，腈纶和尼龙）单一成分或者任意两种混纺。但该技术目前也存在部分局限性，例如侧重单一材料分类、受织物的湿度及颜色等因素影响较大等。

（来源：纺织导报）