Detector de filtro adaptado para la clasificación de señales de fibra textil con espectro de infrarrojo cercano

Resumen:

En la actualidad, el proceso de producción en la industria textil y el postconsumo en la industria de la moda generan la segunda mayor contaminación ambiental del mundo, ya que solo un porcentaje de los residuos textiles se reciclan para convertirlos en ropa. Por esta razón, el desarrollo de la tecnología desempeña un papel importante para la clasificación automática de los residuos textiles. Este artículo tiene como objetivo desarrollar un detector de filtro adecuado para fibras textiles en el espectro cercano e infrarrojo (NIR), cuyas longitudes de onda oscilan entre los 1.350 nm y los 2.500 nm. En primer lugar, el espectro NIR se obtiene del sensor NeoSpectra/micro colocado un centímetro por encima del tejido. Luego, se mejora un conjunto de muestras del espectro NIR y el espectro de referencia mediante la normalización de 12/norma. A continuación, el espectro de referencia invertido se utiliza para crear un filtro coincidente cuya entrada es el conjunto de muestras del espectro NIR. Por último, se considera que la salida del filtro en la muestra final es idéntica a la cruza/correlación entre el espectro NIR y el espectro de referencia, y se aplica para compararla con un umbral para tomar una decisión sobre la clasificación cualitativa. Los resultados experimentales muestran que el método de clasificación propuesto, que utiliza el detector de filtro adaptado, permite clasificar automáticamente la fibra textil en tres grupos: fibras naturales, fibras sintéticas y fibras mezcladas. Además, el detector de filtro propuesto puede mejorar eficazmente la exactitud y precisión de la clasificación.