循環經濟的挑戰
全球淨零與循環經濟潮流推動下，資源回收再利用已成共識，但是回收產業當前卻面臨成本墊高及缺工的情況。分選回收最大挑戰在於材料種類多樣且分類困難，以致回收料源的純度與分類效率不佳；傳統人工分揀與視覺檢測，面對混紡纖維、深色物件，常出現誤判與效率低落，導致再生料品質不足。工研院透過布局十餘件相關專利，以 AI 智慧分選技術整合光譜檢測與人工智慧，針對織品及塑膠類製品提供高速、精準的分選解決方案，達成 ESG 與循環永續的要求。
■ 專利技術特點：AI + 光譜檢測，打造高精度分選
工研院材料與化工研究所整合人工智慧（AI）影像辨識與多種光譜檢測技術，開發三大核心模組，並針對紡織、塑膠、塑膠包材三大領域，提供高速、精準、可擴充的分選解決方案：
• 紡織纖維：AI Raman Textile Sorter光譜辨識
工研院材化所開發「AI 演算加速纖維分選」技術，以1064 nm近紅外拉曼光譜做非接觸辨識，建置「拉曼光學、自動對焦、AI」線上分選系統，可處理深色與混紡布料，不受到顏色、材質、表面粗糙等限制。
✓ 技術亮點：採用1064 nm拉曼光譜 + AI演算法，突破傳統NIR (近紅外光)對深色與混紡纖維辨識的
限制。
✓ 分選效能：分選準確率≥ 95% (可分選T/OP、T/C、PET)，分選速度 ≥ 1件/秒，年分選產能達
約7,000噸。
✓ 應用場域：舊衣回收場、品牌回收線、纖維化學回收前處理。
✓ 已有實際應用實績。
▲ 工研院的紡織物分選方案，每秒可處理一件衣物
• 塑膠材質：LIBS-AI Smart Sorting System光譜辨識
工研院「電器塑膠AI 智慧分選技術」結合AI 智慧分選技術、雷射誘導擊穿光譜(Laser-induced Breakdown Spectroscopy; LIBS) 檢測技術，開發LIBS塑膠分類演算法，並整合阻燃劑及塑膠演算法開發LIBS軟體，進行材質與阻燃劑同步辨識，可應用於電器塑膠、車用塑膠分選。
✓ 技術亮點：利用雷射誘導擊穿光譜（LIBS）辨識 + AI演算法，可同時辨識深/黑色塑膠及
分類阻燃劑及添加劑。
✓ 分選效能：塑膠材質準確率90%、添加劑準確率達99%，分揀速度100噸/月，年產能
約1,200噸。
✓ 應用場域：電器塑膠、車用塑膠回收。
✓ 已與合作廠商進行廠域實測與運作驗證。
▲ 電器塑膠AI智慧分選技術驗證機
• 塑膠包材：Vis-NIR Smart Sorter光譜辨識
工研院「塑膠包材 AI 智能分選技術」，結合可見光 - 近紅外光譜技術(Visible-Near Infrared; Vis-NIR)與人工智慧識別技術，可取代人工分揀與傳統NIR，突破對黑色、透明與貼標樣品的侷限，滿足大型回收之進料規格及再生品質：
✓ 技術亮點：結合NIR光譜與AI影像辨識，克服黑色、透明、貼標材質的檢測盲區。
✓ 分選效能：材質準確率99.6%，處理速度>10件/秒，年產能約 12,000 噸。可辨識
PVC、PLA、多層膜塑膠等不同種類塑膠辨識。
✓ 應用場域：塑膠包裝回收、食品容器回收、醫療容器回收、塑膠玩具回收、塑膠熱裂
解產業。
✓ 已與合作廠商進行廠域實測與運作驗證。
▲ 廢塑膠包材影像辨識驗證
■ 綜整技術專利優勢：
• 多光譜整合：可結合 Raman、LIBS、Vis-NIR各種光譜辨識，精準辨識材質。
• 技術突破：結合不同光譜辨識技術，可辨識深色、透明、貼標，補足傳統NIR技術不足。
• 高速處理：纖維分選 ≥1 件/秒；包材分選 >10 件/秒；塑膠分揀速度100噸/月。
分撿速度快速，符合產業實際應用。
• 高準確分選：依不同應用方案，如紡織纖維準確率 ≥95%；塑膠材質準確率 ≥90%；
塑膠包材準確率 ≥99.6%，具高準確率。
■ AI 智慧分選，驅動循環再利用
AI 智能分選技術不僅是回收產業的革命，更是邁向循環經濟的關鍵。無論從紡織物品到塑膠製品，或從回收場到重新投入製造端，皆藉由AI智慧技術，將廢棄物轉化為高價值資源，打造零廢棄、低碳排的未來。工研院為環境永續盡一份心力，協助企業擁抱循環經濟、搶占綠色市場商機。
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■ 技術名稱：AI 智慧分選技術
■ 相關專利：紡織品檢測模組、紡織品分選系統及其使用方法 (專利證號：US11874526、
TWI790803，以及EP多國獲證)；另有相關專利持續布局中。
■ 合作方式：專利讓與、專利授權、技術授權、委託研究、合作開發、技術服務
■ 洽詢窗口：工研院 材料與化工研究所
呂美玲( Tel：03-5915898；Email：MeiLingLeu@itri.org.tw)
林忠賢( Tel：03-5915311；Email：boblin@itri.org.tw)