Comprobación de prendas de vestir mediante smartphone, IA y espectroscopia infrarroja

Investigadores del Instituto Fraunhofer han desarrollado un espectrómetro ultracompacto de infrarrojo cercano adecuado para reconocer y analizar tejidos. La combinación de imágenes, algoritmos especiales de IA (inteligencia artificial) y espectroscopia también permite identificar con fiabilidad tejidos mezclados. La tecnología podría utilizarse para optimizar el reciclaje de ropa vieja, de modo que las prendas antiguas podrían clasificarse según su tipo. Una versión muy miniaturizada del sistema puede caber incluso en un smartphone. Esto podría dar lugar a multitud de nuevas aplicaciones para los usuarios finales en la vida cotidiana, desde comprobar la ropa cuando se sale de compras hasta detectar falsificaciones.

Los espectrómetros de infrarrojos son potentes instrumentos de medición cuando se trata del análisis no destructivo de materiales orgánicos. El Instituto Fraunhofer de Microsistemas Fotónicos IPMS de Dresde ha desarrollado recientemente un sistema de análisis espectral que reconoce y analiza tejidos textiles. El sistema también puede reconocer con fiabilidad tejidos mixtos. Las posibles aplicaciones van desde la comprobación de los tejidos cuando se sale de compras hasta la limpieza correcta de las prendas, pasando por el reciclaje sostenible y clasificado. El espectrómetro es tan diminuto que puede integrarse en un teléfono inteligente.

Los investigadores de Fraunhofer se basan en la espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR) para lograr la fiabilidad y precisión necesarias en la identificación de tejidos. El sistema funciona con longitudes de onda de entre 950 y 1900 nanómetros, cercanas al espectro visible. Entre las ventajas de la tecnología de infrarrojo cercano figuran su facilidad de uso y su amplia gama de aplicaciones. “Combinamos la espectroscopia NIR con la imagen y la inteligencia artificial para lograr una mayor precisión en el reconocimiento y análisis de objetos”, explica el Dr. Heinrich Grüger, investigador del departamento de Micromódulos Sensoriales del Fraunhofer IPMS.

En primer lugar, un módulo de cámara convencional captura una imagen de la prenda. La IA selecciona un punto específico de los datos de la imagen del tejido para que lo examine el módulo analizador espectral. La luz reflejada por el tejido es captada por el módulo espectrómetro. Allí, pasa a través de una rendija de entrada, se transforma en haces de luz paralelos mediante un espejo colimador y se proyecta sobre una rejilla mediante un espejo de barrido. En función del ángulo de incidencia y salida, la rejilla divide los haces de luz en diferentes longitudes de onda. La luz reflejada por la rejilla es dirigida por el espejo explorador a un detector que capta la luz como señal eléctrica. A continuación, un convertidor A/D digitaliza estas señales, que se analizan posteriormente en el procesador de señales. El perfil espectrométrico resultante del tejido revela de qué fibras está hecho comparándolo con una base de datos de referencia. "La resolución óptica es de 10 nanómetros. Gracias a esta alta resolución, el espectrómetro NIR también puede utilizar la IA para identificar tejidos mixtos, como prendas de poliéster y algodón", explica Grüger. Con unas dimensiones de tan solo 10 mm × 10 mm y un grosor de 6,5 mm, el sistema es tan compacto que podría integrarse fácilmente en un smartphone estándar.

Grüger ve una importante aplicación para el espectrómetro controlado por IA en lo que respecta al reciclaje. Según la Oficina Federal de Estadística de Alemania, en 2021 se recogieron aproximadamente 176.200 toneladas de residuos textiles y prendas de vestir de los hogares alemanes. La espectroscopia NIR podría mejorar la eficiencia del reciclaje y reducir la montaña de ropa vieja. Esto permitiría a las empresas que reciclan ropa vieja clasificarla de forma más eficiente y rápida. Los textiles que aún están enteros, por ejemplo, se destinan al comercio de segunda mano. Los textiles dañados se clasifican para reciclarlos, y las fibras de las que están hechos, como lino, seda, algodón o lyocell, pueden reutilizarse. Los textiles muy sucios se incineran o se transforman en alfombras aislantes, por ejemplo. La espectroscopia identifica y clasifica los textiles con más precisión y mucha más rapidez de lo que puede hacerlo un ser humano.

Si la espectroscopia NIR se integrara en un smartphone, los usuarios finales también podrían beneficiarse de la tecnología del instituto Fraunhofer. Al comprar ropa, una rápida comprobación con un smartphone revela si ese caro pañuelo de seda está realmente hecho de seda, o si ese vestido exclusivo de la marca de moda no es en cambio una falsificación, expuesta a través de una mezcla alternativa de tejidos. Y si la etiqueta con las instrucciones de limpieza deja de ser legible, el smartphone dispone de un escáner textil para identificar el tejido y determinar así el ciclo de lavado adecuado.

Los investigadores del Fraunhofer IPMS pueden incluso prever aplicaciones más allá de la industria textil. Los teléfonos inteligentes equipados con espectrómetros podrían utilizarse para obtener información sobre la calidad de la fruta y la verdura cuando se hace la compra. La tecnología también podría utilizarse para examinar la piel. Un rápido escaneo con el espectrómetro del móvil podría identificar manchas especialmente secas o grasientas. Incluso podrían concebirse aplicaciones en diagnósticos médicos -examinar manchas de piel en las que se sospeche un melanoma, por ejemplo-, pero para ello también se necesitaría la participación de profesionales.

En la fase de desarrollo, el equipo de Fraunhofer se benefició de décadas de experiencia en la construcción de espectrómetros NIR con tecnología MEMS (sistemas microelectromecánicos). “A lo largo de los años, hemos conseguido miniaturizar grandes instrumentos de espectroscopia de laboratorio utilizando tecnología MEMS para hacerlos aptos también para uso móvil”, afirma Grüger. En 2000, junto con el actual director del instituto, el profesor Harald Schenk, inventó el espectrómetro de rejilla de barrido, que sigue considerándose el punto de entrada a la espectroscopia MEMS.