Détecteur de filtre adapté pour la classification par fibre textile des signaux à spectre proche infrarouge

Résumé :

Actuellement, le processus de production dans l'industrie textile et la post-consommation dans l'industrie de la mode sont à l'origine de la deuxième plus grande pollution environnementale au monde, car seul un pourcentage des déchets textiles est recyclé en vêtements. C'est pourquoi le développement de la technologie joue un rôle important dans la classification automatique des déchets textiles. Cet article vise à développer un détecteur à filtre adapté pour les fibres textiles dans le spectre proche/infrarouge (NIR) dont les longueurs d'onde vont de 1 350 nm à 2 500 nm. Tout d'abord, le spectre NIR est obtenu à partir du capteur NeoSpectra/micro placé à un centimètre au-dessus du tissu. Ensuite, un ensemble d'échantillons du spectre NIR et du spectre de référence est amélioré par la normalisation à 12/norme. Ensuite, le spectre de référence inversé est utilisé pour créer un filtre adapté dont l'entrée est l'ensemble d'échantillons du spectre NIR. Enfin, la sortie du filtre à l'échantillon final est considérée comme identique à la corrélation croisée entre le spectre NIR et le spectre de référence, et elle est appliquée pour comparer avec un seuil afin de prendre une décision sur la classification qualitative. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode de classification proposée utilisant le détecteur de filtre adapté peut réaliser la classification automatique des fibres textiles en trois groupes : fibres naturelles, fibres synthétiques et fibres mélangées. En outre, le détecteur de filtre proposé peut améliorer efficacement l'exactitude et la précision de la classification.