VISION HYPERSPECTRALE POUR LA CLASSIFICATION DES TEXTILES À RECYCLER

2025 est l'année clé.

D'ici là, tous les pays de l'Union européenne devront recycler 100% de leurs déchets textiles, soit plus de 16 millions de tonnes par an, comme l'ont établi les directives européennes sur le recyclage des tissus et la gestion des déchets adoptées en 2018. Pour faire de ce défi une réalité , la technologie joue un rôle de premier plan dans la classification automatisée des déchets textiles. Une technologie basée sur la vision dite hyperspectrale, qui permet une plus grande valorisation grâce à une séparation automatisée des matériaux.

TRI AUTOMATISÉ DES DÉCHETS TEXTILES

Mais qu'est-ce que la vision hyperspectrale exactement ? Cette solution combine deux technologies différentes. D'une part, la vision par ordinateur, qui capture des images du monde réel, les traite et les analyse. Et, d'autre part, la spectroscopie infrarouge (NIR), qui permet d'identifier la composition des produits textiles, puisque chaque tissu possède des caractéristiques spectrales qui peuvent être utilisées pour sa classification. Les tissus textiles sont basés sur trois types de fibres (naturelles, artificielles et synthétiques), avec des structures chimiques et moléculaires différenciées qui réagissent différemment aux ondes électromagnétiques.

Cette technologie, basée sur la classification des fibres par composition et couleur grâce à l'utilisation de la spectroscopie infrarouge (NIR), est déjà largement utilisée dans le tri automatisé dans d'autres segments, comme le recyclage du PET. En ce sens, une clé du succès de la technologie de tri automatisé sera le traitement de gros volumes de déchets textiles. Quelque chose que PICVISA met déjà en œuvre, dans ce cas, avec une installation pour Coleo Recycling à La Corogne, en Galice.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET VISION ARTIFICIELLE

Dans la poursuite de l'automatisation de la classification et de la séparation des déchets textiles, PICVISA développe des solutions technologiques basées sur l'intelligence artificielle et la vision artificielle, telles que le séparateur optique ECOSORT TEXTILE qui, en ajoutant la technologie NIR et la technologie de soufflage latéral, permet de classer et de séparer automatiquement plusieurs types de déchets textiles, par composition (coton, polyester, viscose et autres fibres), couleur ou forme.

D'autre part, PICVISA a également développé, pour l'entreprise de recyclage textile Coleo Recycling, un logiciel qui détecte les vêtements par leur composition chimique et leur couleur et un système de séparation automatique dans des conteneurs spécifiques qui permet de classer jusqu'à 24 combinaisons différentes de matières textiles et de couleurs. à la fois. Grâce à la solution technologique mise en place par PICVISA, Coleo Recycling classe et trace annuellement quelque 5 000 tonnes de déchets textiles.

Le grand défi du recyclage textile reste cependant la coexistence de différents types de fibres dans un même tissu. Cette coexistence rend le recyclage textile post-consommation, avec des tonnes de vêtements de fibres différentes mélangées, plus compliqué que le recyclage pré-consommation, alors qu'il est plus facile de connaître la composition exacte d'un tissu et de le recycler. La solution passe par une régulation de la fabrication des vêtements par l'éco-conception pour limiter la casuistique, et le développement de procédés, comme la fabrication de nouvelles fibres à partir de déchets recyclés, qui font de l'industrie textile une véritable économie circulaire.

PLUS DE RECYCLAGE, PLUS DE DURABILITÉ

Il ne fait aucun doute que le recyclage des déchets textiles est un élément clé pour réduire l'énorme empreinte carbone des industries qui génèrent ce type de déchets. La réduction de l'impact environnemental associée à l'utilisation de fibres recyclées est impressionnante. Dans certains projets, les économies d'énergie des fibres recyclées par rapport aux fibres vierges peuvent atteindre 53 %, tandis que les économies d'eau peuvent s'élever à 99 % et les économies de produits chimiques à 88 %. Des pourcentages importants si l'on tient compte, par exemple, que la fabrication d'un kilo de fibre polyester consomme 108 kW/h et 21 litres d'eau, et émet 3,3 kilos de gaz carbonique.

Pour générer ces pourcentages d'efficacité énergétique, il est cependant nécessaire d'améliorer le processus de recyclage des déchets textiles, avec de nouveaux systèmes de collecte sélective, et, surtout, avec l'amélioration des processus de sélection et de classification de ces déchets. L'innovation technologique est donc absolument essentielle pour optimiser ces procédés de recyclage des déchets textiles. En ce sens, le recyclage textile apparaît, sans aucun doute, comme la première et fondamentale étape pour amener la deuxième industrie la plus polluante de la planète à entamer sa transition vers la durabilité. Et c'est là que la vision hyperspectrale entre en jeu.