AI と画像処理による効率的な繊維リサイクル

ドイツでは、古い繊維製品の量が毎年増え続けている。このうち、閉じたリサイクルループに入るものは1％未満でだ。背景には、低品質な衣料の増加を招く「ファストファッション」や、素材の多様化によりリサイクルが困難になっていることがある。現在、仕分けの多くは手作業で行われており、その膨大な量を処理することはほぼ不可能で、約140万トンのうち、実際に確認され分類されるのは約20万トンに過ぎない。残りは熱回収されるか、国外へ輸出されている。したがって、自動化プロセスは使用済み繊維製品を多く循環させ続けるための重要な鍵となる。

アウグスブルク繊維技術研究所（Augsburg Institute for Textile Technology – ITA）のリサイクルアトリエは、この課題に取り組んでいる。同アトリエは、機械による繊維リサイクルの全工程を網羅するモデル工場であり、個々の工程を最適化するのではなく、システム全体を包括的に捉えることに重点を置いている。このアプローチから、AI を用いた繊維製品の自動選別システム「DETEX」が開発された。人工知能とIDS Imaging Development Systems GmbH の高解像度 uEye XC カメラ 2 台を活用し、DETEX は衣類の特徴を正確に捉え、適切なカテゴリーへ分類する。これにより仕分けがより正確になり、効率的なリサイクルの基盤が整う。

なぜ古着の仕分けがそれほど重要なのか？

使い古されたズボンや T シャツ、セーターを新しい製品へ生まれ変わらせるには、まず機械的な加工を施す必要がある。この工程の目的は、使用済みの衣類から全く新しい生地を創り出すことです。そのために、衣類は細かく裁断され、ボタンやファスナーが取り除かれ、繊維レベルまで分解される。この過程で繊維の長さを維持することは、製造される再生素材の品質にとって極めて重要だ。加工時には、生地の構造や面積密度の違いについても考慮する必要がある。したがって、素材ごとに正確に分類することが不可欠であり、それによって繊維製品のその後の取り扱い方法が左右される。

これまで、選別作業は主に熟練を必要とする手作業で行われてきました。非常に時間がかかる作業で、他の産業分野では、このような作業はすでに AI を搭載した自動認識システムが担っている。そこで活躍するのが DETEX だ。この研究プロジェクトでは、使用済み繊維製品の選別作業を大幅に効率化することを目的としたAIモデルの開発と検証を進めている。

このシステムはどのように動作するのでしょうか？

DETEXはインテリジェントな画像処理により、繊維製品を自動で認識・分類する。2台の高解像度産業用カメラが、ベルトコンベア上を流れる衣類をスキャンすることで、必要な画像を取得する。ニューラルネットワークが画像を解析し、事前に学習したデータに基づいてパターンや構造を認識する。これを実現するため、さまざまな衣類の写真や異なる生地タイプの拡大画像など、大量のサンプル画像で事前学習を行った。衣類カテゴリーごとに、最低 3,000 枚のサンプルが必要だった。これらの学習データは、ズボンの画像に「ズボン」というラベルを付けをするなど、事前に手動で分類する必要があった。この基準に基づき、DETEXは新しい画像を素早く、確実に適切なカテゴリーへ割り当てることができる。

精密な分析のため、DETEX は 3 種類の事前学習済みニューラルネットワーク（分類、物体認識、素材識別）を使用する。様々なアーキテクチャとシナリオがテストされている。折り目、重なり、回転などに対して AI モデルがどれほど強いかを評価するため、難易度や現実性の異なる条件を再現している。まず、ベルトコンベア上に設置された最初のカメラが撮影した画像を、物体検出モデルが解析する。ここで、T シャツ、ズボン、ワンピースなど、衣類の種類が識別される。次に、約 5 cm の高さに配置された2 台目のカメラが、汚れやボタンなどの特徴や素材特性に焦点を当てて再度スキャンする。識別された画像領域は切り取られ、2つ目の AI モデルへ送られ、織物か編物かなど、素材の種類が分類される。最後に、分析結果が画面上に明確に表示される。

使用されているカメラについて

アウグスブルクに拠点を置くこの研究所は、IDS製のuEye XCカメラ（uEye XC スターターセット）を採用している。スターターセットは、カメラ、三脚、ケーブル、マクロレンズが同梱されており、研究プロジェクトにすぐに導入できる構成だ。カメラ選定の決め手は、そのコンパクトなデザイン、13メガピクセルのセンサー、そして使いやすさだった。ITAのAI＆デジタル化プロジェクトマネージャー、Martin Kohnle（マーティン・コーンレ）氏は次のように説明している。「uEye XC はウェブカメラのように使いやすい一方で、産業用途向けに特別に開発されている。被写体までの距離が変化する場合や、厳しい照明条件下においても、非常に鮮明な画像を提供する」さらに、24倍デジタルズーム、オートホワイトバランス、自動色補正などの機能により、細部まで正確に捉えることが可能であり、また、産業用カメラとして長期供給を前提に設計されている点は、一般的な民生用ウェブカメラにはない大きな利点となる。

アウクスブルクに拠点を置くこのチームは、画像処理の統合に無料の IDS peak カメラソフトウェアを使用している。このソフトウェア開発キット（SDK）は、カメラの操作および制御に必要なすべてのプログラミングインターフェースとツールを提供する。「IDS peak により、USB3 Vision 経由でカメラを簡単かつ高性能に統合できる。統一された SDK 構造は、開発・制御・画像取得を大幅に簡素化する。これにより、AIベースの画像処理ワークフローをより迅速に導入し、柔軟に適応できるようになった」（Martin Kohnle、ITA 人工知能・デジタル化プロジェクトマネージャー）

今後の展望

繊維リサイクル市場は、リアルタイムでの高品質な画像データを必要とする、データ駆動型でAIベースのプロセスへとますます移行している。これにより、リサイクル工程におけるカメラ品質、同期精度、API 互換性の重要性がさらに高まっている。研究では、さまざまなセンサー技術を柔軟に統合し、適応型の仕分け・分析システムを構築することが重視されている。

DETEX 自体も進化していく予定だ。現在ベルトコンベア方式で運用されているシステムは、今後はリサイクルと再利用の両方に対応できるモジュール式の機械ロボット統合型の総合ソリューションへと拡張される。中核となるのは、繊維製品の多視点・360度撮影を可能にする自由落下システムであり、さらに、ロボットアームによる下流工程での両面撮影により、材料特性の詳細な分析が可能となる。この手法により、より広範な情報を取得し、繊維製品を適切なリサイクル・再利用ルートへ、より正確に振り分けることができるようになる。産業用画像処理によって支えられた、循環型リサイクルシステム実現に向けた重要な一歩だ。

▲uEye XC スターターキット