Innsamling og sortering

Sluttrapport ISORTx

Derfor er ISORTx viktig for bransjen

For å møte de nye EU-kravene for tekstilinnsamling som trådte i kraft 1. januar 2025, er vi helt avhengige av å øke graden av automatisert sortering for tekstiler. ISORTx-prosjektet har i løpet av to og et halvt år tatt store steg for å tette gapet mellom dagens manuelle håndtering og fremtidens behov for effektiv, industriell gjenvinning. Ved å kombinere avansert kamerateknologi med robotikk, har prosjektet lagt grunnlaget for en verdikjede der tekstiler som ikke kan gjenbrukes, i stedet kan bli verdifulle råvarer i nye tekstilprodukter.

Publisert: 5. januar 2026

Rapporten oppsummert

Prosjektet har vært ledet av NORCE, med Universitetet i Agder som forskningspartner og en bred gruppe industripartnere fra avfalls- og tekstilbransjen. Rapporten dokumenterer hvordan samarbeid mellom akademia og industri har ført til konkrete teknologiske demonstrasjoner for fremtidens tekstilsortering.

Om rapporten

Prosjektet har resultert i både teoretiske modeller og praktiske demonstrasjoner:

• Identifikasjon av tekstiler: Det er utviklet matematiske modeller som bruker hyperspektral avbildning for å klassifisere ulike tekstiltyper som nylon, polyester, bomull og silke.

• Vurdering av vaskelapper: Undersøkelser viste at vaskelapper ikke alltid er til å stole på; i enkelte tilfeller var kun 41 % av tekstilblandinger korrekt merket.

• Robotisering og maskinsyn: * Demonstrasjon av en kameraløsning som kan detektere knapper og glidelåser.

• Utvikling av robotløsninger for å plassere tøy på samlebånd og brette ut plagg.

• Autonome systemer for å plukke og sortere tekstiler fra et samlebånd i bevegelse.

Nøkkeltemaer

1. Avansert tekstilidentifikasjon

• Hyperspektral avbildning: Prosjektet har utviklet matematiske modeller som bruker SWIR-kameraer (Short Wave InfraRed) for å skille mellom ulike tekstiltyper som nylon, polyester, bomull og silke.

• Vaskelapp-utfordringen: Forskningen viser at man ikke kan stole blindt på merkelapper; studier indikerer at mange tekstilblandinger er feilmerket, noe som gjør automatisert fiberanalyse nødvendig for korrekt gjenvinning.

2. Robotisert håndtering

• Automatisert utbretting: Det er demonstrert robotløsninger med to armer som kan brette ut plagg slik at de ligger riktig for videre analyse.

• Autonome plukksystemer: Gjennom bruk av AI har man testet roboter som kan lokalisere, plukke og sortere tekstiler direkte fra samlebånd i bevegelse.

3. Demontering og klargjøring

• Deteksjon av harde deler: Ved hjelp av maskinsyn har prosjektet demonstrert løsninger som automatisk identifiserer knapper og glidelåser.

• Klargjøring for gjenvinning: Dette er et kritisk steg for å kunne fjerne fremmedelementer før tekstilene går videre til mekanisk eller kjemisk gjenvinning.

4. Kompetanse og infrastruktur

• Pilotutstyr: Gjennom prosjektet er avansert utstyr (som HySpex-kameraer og robotoppsett) nå tilgjengelig for bransjen hos Mechatronics Innovation Lab (MIL) i Grimstad.

• Nettverksbygging: Prosjektet har bidratt til betydelig kompetanseheving gjennom bedriftsbesøk, faglige samlinger og deling av internasjonale forskningsresultater.