本项目聚焦我国废旧纺织品回收与资源化利用的行业痛点，拟重点突破以下三项关键技术难题： 1、分拣效率与精度瓶颈 传统人工分拣效率低（每人日处理量仅约 1 吨）、准确性差、成本高，且主观误差导致纺织废料分类不稳定，再生纤维品质受限。需构建智能分拣系统，实现分拣准确率≥98%、单条线年处理量≥5000 吨、运营成本≤50 元 / 吨，大幅提升处理规模与精度。 2、多维度智能识别技术缺失 现有技术无法高效识别废旧纺织品的材质、颜色、图案与款式。需突破近红外光谱（NIRS）与深度学习融合的材质识别技术，以及多模态视觉感知技术，实现材质识别准确率≥98%、颜色 / 图案 / 款式识别准确率≥95%，为精准分拣提供核心依据。 3、金属辅料高效分离难题 废旧纺织品中的金属辅料（拉链、纽扣等）难以高效分离，影响再生产品品质。需研发电磁感应与图像融合的金属辅料分离技术，实现角料与金属辅料分离准确率≥95%，保障再生纤维的纯度与附加值。
【社会信用代码】：91341282738936358P
【单位联系人】：高翔宇
【手机号码】：18005685618
【需求单位】：安徽省天助纺织科技集团股份有限公司
【需求所在省市】：安徽省/阜阳市
【需求类型】：技术
【需求技术领域】：人工智能
【合作方式】：技术开发
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