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    rassegna stampa

    Selezione e cernita semiautomatica dei capi tessili: rivoluzione Daedalus. Il macchinario riconosce composizione, colore e struttura tessile degli indumenti

    By Selezionato da RedazioneNovembre 18, 202404 Mins Read
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    La tecnologia è stata progettata e realizzata dalla società nazionale di ricerca Next Technology Tecnotessile. La presentazione sul mercato è avvenuta a Rimini al Textile District durante Ecomondo. In visita anche il ministro Pichetto Fratin

    Si chiama Daedalus ed è la nuova tecnologia semiautomatica per la selezione e la cernita di materiali e indumenti post consumo. A idearla è stata Next Technology Tecnotessile, Società Nazionale di Ricerca con sede a Prato ma operativa su scala europea, specializzata in ricerca e sviluppo tecnologico. L’innovazione che ambisce a rappresentare una novità epocale nel mondo tessile è stata presentata durante la fiera europea Ecomondo a Rimini, all’interno del Textile District, lo spazio espositivo che si candida a rappresentare la capitale della moda etica. Un’esposizione che ha visto la visita anche di Gilberto Pichetto Fratin, ministro dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica. Non solo. La nuova tecnologia ha catturato l’attenzione anche del servizio pubblico, con un servizio sul Tg2 nell’ambito di ‘Costume & Società’. In Fiera a Rimini Next Technology è stata protagonista anche della tavola rotonda ‘Il riciclo dei rifiuti tessili urbani non riusabili. Tecnologie e necessità impiantistiche’ moderata proprio dal direttore Andrea Falchini.

    La progettazione e la realizzazione di questo impianto di selezione e cernita automatica nascono dall’esigenza di riciclare i capi tessili per ottenere nuovo filato e dal fatto che non è possibile assicurare i requisiti qualitativi e di composizione molto stringenti dei filati, necessari soprattutto in caso di avvio a riciclo chimico, con una semplice cernita manuale delle fibre (capi finiti o scarti tessili), per quanto esperta e specializzata. Da qui la presentazione sul mercato di Daedalus. La macchina è costituita da una stazione di rilevamento con telecamere evolute che sfruttano la tecnologia iperspettrale assistita da un sistema di intelligenza artificiale con algoritmi di auto-apprendimento e memorizzazione delle immagini acquisite, da un nastro trasportatore e da cestelli di raccolta dei capi. Con questo macchinario si possono selezionare capi tessili in base a colore, struttura del tessuto (texture) e composizione delle fibre, a una velocità superiore ai 60 indumenti al minuto e con un’analisi simultanea. “Le classi di smistamento sono state scelte in base a criteri arbitrari e possono essere personalizzate in base alle esigenze dell’azienda – spiega il direttore di Next Technology Tecnotessile, Andrea Falchini -. È richiesta una fase di addestramento della macchina per acquisire un set di campioni standard. Una volta che l’algoritmo di apprendimento ha un set di dati sufficiente per garantire il livello di affidabilità richiesto, il sistema è pronto per avviare il processo di selezione”.

    Ma come funziona il processo? L’operatore verifica la presenza di accessori quali bottoni, cerniere, spille da rimuovere. Una telecamera specifica cattura un’immagine dei campioni e ne determina il colore. Nel frattempo, gli scarti tessili vengono esposti anche al sensore di struttura, che cattura un fotogramma dai campioni e determina la struttura tessile (texture) del tessuto. Infine, il materiale tessile viene illuminato ed esposto al sensore per l’identificazione della composizione del tessuto. L’acquisizione dello spettro avviene con una fotocamera iperspettrale, che scatta istantanee del campo visivo e acquisisce uno spettro per ogni pixel nel fotogramma. “Il sistema è completamente personalizzabile in termini di composizione e colori da classificare – aggiunge Falchini. Il sistema acquisisce l’intero capo o il ritaglio di tessuto e visualizza sul monitor l’immagine ricostruita. Il riconoscimento avviene tramite un confronto tra lo scarto tessile analizzato e l’insieme di dati acquisiti durante la fase di addestramento del machine learning. Questa metodologia presenta due importanti vantaggi: la macchina può essere addestrata, in qualsiasi momento, a riconoscere nuovi colori o classi di composizione. Più il sistema si arricchisce di dati, più preciso e affidabile diventa nella sua risposta. Dopo il riconoscimento il sistema può essere dotato di celle di scarico modulari, servite da un singolo nastro trasportatore che trasporta i tessuti analizzati. La modularità di questa parte consente di aggiungere o rimuovere stazioni di scarico. Lo spostamento dei tessuti dal nastro al cestello specifico può essere ottenuto tramite un getto di aria compressa”.

    November 18, 2024 at 06:34PM

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