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　　在東華大學(xué)機械工程學(xué)院的實驗室里，一群“00后”大學(xué)生用科技創(chuàng)新，為我國每年超2000萬噸廢舊紡織品找到了“重生之路”。由他們研發(fā)的“織覺智鑒”智能化分揀系統(tǒng)，通過獨創(chuàng)的光譜識別技術(shù)，讓每一塊廢舊面料都擁有了獨一無二的“光譜身份證”，從而實現(xiàn)高效循環(huán)利用。

　　“光譜紋路”識別廢紡布料

　　團隊隊長楊瑞介紹，從行業(yè)數(shù)據(jù)來看，我國每年產(chǎn)生超2000萬噸廢舊紡織品，但資源化利用率不足20%，大量衣物被填埋或焚燒，既浪費資源又加劇環(huán)境負擔(dān)。但是在廢舊紡織品回收行業(yè)，人工分揀效率低、誤差率高，而自動化技術(shù)又難以識別復(fù)雜面料成分。即便在歐美國家，雖然回收體系相對成熟，但同樣受限于分揀技術(shù)瓶頸，混合面料的高效識別仍是全球難題。

　　由他們團隊研發(fā)出的“織覺智鑒”智能化分揀系統(tǒng)，現(xiàn)如今已建立覆蓋357種面料的化學(xué)數(shù)據(jù)庫，完成549種面料的2000余組樣本驗證，并成功申請2項國家發(fā)明專利、3項軟件著作權(quán)，研究成果產(chǎn)出ei論文一篇?！懊恳粔K面料都有自己的‘光譜身份證’，我們想做的，是讓科技成為資源循環(huán)的翻譯官?！眻F隊隊長楊瑞在項目總結(jié)會上表示，團隊希望成為該領(lǐng)域的“破局者”。

　　可喜的成果來之不易，是8名“技術(shù)控”迎難而上，在實驗室里熬過無數(shù)個燈火通明的夜晚才換來的。劉宇凡曾在日記本中寫下這樣一句話：“院士看重的不僅是數(shù)據(jù)，更是我們這群‘笨小孩’不肯撤退的軸勁兒?！薄?jù)他回憶，在技術(shù)攻堅階段，中國工程院院士孫以澤曾到實驗室里走訪，在查看了動態(tài)分揀系統(tǒng)的運行演示，又翻看了厚達半米的實驗記錄本后，指著屏幕上跳動的光譜曲線感慨“青年一代能在這樣‘冷門’的領(lǐng)域沉下心、扎住根，本身就是一種擔(dān)當(dāng)?！闭沁@番話，成了團隊堅持下去的精神燃料。

　　“死磕精神”讀懂舊衣密碼

　　六個月的時間，他們經(jīng)歷了研究陷入瓶頸的痛苦、經(jīng)費短缺的焦慮、論文被拒的挫敗，也曾在技術(shù)路線的分歧中激烈爭吵，但始終未曾放棄。起初，團隊連基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的搭建都舉步維艱，不同面料的染色劑、纖維混合比例千變?nèi)f化，光譜信號猶如霧里看花。為了采集第一手數(shù)據(jù)，大家跑遍長三角的紡織企業(yè)、舊衣回收站，甚至從舊校服上剪下布料做實驗；儀器不夠靈敏，就手動調(diào)整光源角度；算法誤判率高，隊員張思源索性住進實驗室，3個月迭代了40版識別模型。

　　為了模擬真實分揀場景，團隊在實驗室搭建了一條微型流水線，從光譜掃描、視覺成像到ai決策、氣泵分揀，每個環(huán)節(jié)都需嚴絲合縫。在顏色識別測試中，模型對復(fù)雜印花顏色發(fā)生誤判的情況時有發(fā)生，負責(zé)視覺算法的隊員孫華楠盯著屏幕苦笑：“它是不是‘學(xué)累了’？”這句玩笑卻讓團隊意識到，ai需要更人性化的學(xué)習(xí)邏輯。于是，他們引入遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，讓系統(tǒng)模仿人類“舉一反三”，最終在復(fù)雜印花面料顏色的識別中實現(xiàn)了98.7%的準(zhǔn)確率。

　　面料材料識別則是隊員張思源從速溶咖啡包裝袋汲取來的靈感，“大概是凌晨三點，模型再次測算數(shù)據(jù)依然是75%，實在是不知道該怎么辦。”張思源告訴記者，當(dāng)時正巧瞥到桌上散落的幾包速溶咖啡，包裝袋上的二維碼讓他靈光一現(xiàn)，“為何不將光譜數(shù)據(jù)處理為獨屬于面料的‘二維碼’？”于是，順著這個思路，團隊開發(fā)出“光譜數(shù)據(jù)圖像化預(yù)處理算法”，通過將數(shù)據(jù)圖像化，從而實現(xiàn)了樣本庫數(shù)據(jù)的識別準(zhǔn)確度從75.6%躍升至99.8%，看著新跑出的數(shù)據(jù)，大家激動又興奮。

　　這場持續(xù)200多天的科研長跑，讓這群青年學(xué)子收獲了專業(yè)內(nèi)和學(xué)業(yè)外的雙重成長，專業(yè)內(nèi)，他們不僅攻克了遷移學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、光譜數(shù)據(jù)圖像化等技術(shù)難關(guān)，更在微型流水線調(diào)試中摸清了產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化的“暗礁與航道”；學(xué)業(yè)外，舊衣回收站的調(diào)研讓他們直面產(chǎn)業(yè)痛點，來自老師的勉勵更堅定了成員的科研信念。“那摞被翻至卷邊的實驗記錄本，每一頁的褶皺都是大家踉蹌前進的見證?！标犻L楊瑞說，“我們學(xué)會了用技術(shù)語言回應(yīng)社會需求，這比任何獎項都珍貴。”

　　未來，這支“00后”團隊將目光投向更立體的技術(shù)版圖，他們計劃構(gòu)建“光譜+觸覺+視覺”的多維感知網(wǎng)，通過紅外光譜與高光譜成像技術(shù)以及智能傳感器的深度耦合，破解混紡面料成分識別的“最后一道盲區(qū)”。