Dans les meilleures conditions de test explorées en phase préliminaire, un dispositif autonome de « reconnaissance et tri efficaces des composants principaux des produits fibreux » a été utilisé pour collecter en ligne les spectres infrarouges proches bruts d’échantillons de tissus mélangés polyester/coton usagés. Sur la base des spectres bruts en ligne, la meilleure méthode de prétraitement spectrale a été déterminée comme étant un lissage S-G + une normalisation min-max (MMN) + une dérivée S-G, et un modèle d’analyse quantitative en ligne des tissus mélangés polyester/coton usagés a été établi par la méthode des moindres carrés partiels. L’erreur quadratique moyenne de validation croisée (RMSECV) du modèle était de 1,47, les coefficients de corrélation de calibration (RC) et de validation (RV) étaient tous deux supérieurs ou égaux à 0,99, le rapport de prédiction relatif à la calibration (RPDC) était de 18,17, celui de la validation (RPDV) de 13,13 et celui de la validation croisée (RPDCV) de 11,76. Pour vérifier la fiabilité du modèle, 30 échantillons externes ont été sélectionnés pour une validation en ligne, l’équation linéaire des résultats de validation était y=(1,00±0,01)x-(0,88±0,56) avec un taux de précision de prédiction de 93,3 %. Après avoir intégré le modèle dans le « programme de contrôle principal en ligne des textiles » du dispositif de tri, différentes catégories de tri ont été définies selon la teneur en polyester des tissus, permettant de prédire la teneur en échantillons de tissus mélangés polyester/coton usagés et de les trier automatiquement dans les bacs de collecte correspondants via le système de soufflage du dispositif. Le temps de prédiction et de tri pour chaque échantillon est inférieur à 2 secondes, et les résultats du tri mécanique automatique sont exacts. L’utilisation du modèle et du dispositif permet une mesure efficace en ligne et un tri automatique des tissus mélangés polyester/coton usagés.

textiles usagés; spectroscopie proche infrarouge en ligne; modèle d’analyse quantitative; reconnaissance efficace; tri automatique