Classificação de fibra através de imagem hiperespectral

Em 2018, a União Europeia adotou novas diretrizes sobre a reciclagem de tecidos e gestão de resíduos. De acordo com a nova normativa, todos os estados-membros terão de reciclar 100% dos seus resíduos têxteis a partir de 2025. Com a tecnologia atual, este ambicioso objetivo só pode ser alcançado com poucos métodos, entre os quais se destaca a visão hiperespectral.

Imagem das amostras e dados de previsão. Cada cor representa um tipo diferente de fibra.

Os produtos têxteis têm características espectrais individuais que podem ser utilizadas para a sua classificação. Os tecidos são baseados em três tipos de fibras: naturais, artificiais e sintéticas. As fibras naturais são provenientes de plantas ou animais, como lã, algodão, seda e linho, enquanto as fibras artificiais são feitas de matérias-primas naturais (basicamente celulose). As fibras sintéticas como poliéster, nylon e acetato são fabricadas por meio de processos químicos.

Esses materiais diferem nas suas estruturas químicas e moleculares, o que provoca que estas substâncias reajam de maneira diferente às ondas eletromagnéticas na forma como as absorvem, refletem ou deixam passar. Estas características podem ser usadas para realizar a análise espectral de têxteis com base na luz refletida usando sistemas de imagem hiperespectral.

Câmaras com comprimentos de onda no espectro infravermelho próximo (NIR) em combinação com um espectrógrafo permitem uma identificação clara da composição química do material inspecionado e, portanto, formam a base para uma classificação automática de têxteis. Além disso, com esta tecnologia podemos obter informações quantitativas sobre as proporções das fibras sintéticas e naturais nos tecidos mistos.

Com a classificação dos têxteis ocorre o mesmo fenómeno que nos plásticos: os materiais pretos absorvem em grande medida a luz, o que torna muito mais difícil distinguir entre os diferentes tipos de tecidos. Este problema pode ser resolvido com o uso de outras câmaras com comprimentos de onda no espectro do infravermelho médio (MWIR, Mid Wave Infrared), embora o custo destas câmaras seja maior.

A solução: SPECIM FX17

A câmara espectral FX17 baseada em InGaAs é a solução perfeita para classificação de tecidos. Esta câmara funciona na banda de comprimento de onda de 900 a 1700 nm e, exceto para alguns materiais pretos sintéticos como poliéster ou nylon, cobre completamente as diferentes assinaturas espectrais dos tecidos convencionais.

Pelas suas características técnicas, a câmara FX17 também é muito flexível no que diz respeito à velocidade de gravação: oferece a opção de selecionar e avaliar entre 224 bandas de comprimento de onda e só usa aquelas que são especialmente relevantes para a aplicação em questão devido às propriedades do material do objeto de teste. O número de comprimentos de onda utilizados ​​tem influência direta na velocidade da solução: quanto menos comprimentos de onda usados, mais rápida é a avaliação.

Outra característica da câmara FX17 é que aumenta a fiabilidade na deteção de diferentes tipos de tecido, pois ajusta a configuração da câmara em termos de “binning” espacial e trabalha com diferentes resoluções, o que permite uma média estatística dos resultados das medições na câmara. No caso específico da deteção de têxteis, frequentemente encontramos problemas com reflexos ou sombras, que podem ser causados ​​por botões, rebites ou sujidade quando os têxteis são transportados e se separam nos tapetes transportadores. Em vez de usarmos os resultados dos valores individuais de medição para a classificação, usarmos a média estatística da área examinada, é muito mais provável que obtenhamos os resultados corretos.