AI와 이미지 프로세싱을 활용한 효율적인 섬유 재활용
지능적인 중고 의류 분류
독일에서는 매년 엄청난 양의 헌 섬유 폐기물이 발생하고 있습니다. 그 중 1% 미만만이 재활용 시스템으로 들어갑니다. 이러한 현상은 저품질 섬유의 증가를 초래하는 이른바 "패스트 패션"과 다양한 소재로 인해 효율적인 재활용이 더욱 어려워지는 점 등을 원인으로 꼽습니다. 현재 분류 작업은 대부분 수작업으로 이루어지고 있으며, 그 양을 고려할 때 효율적인 관리가 거의 불가능합니다: 약 140만 톤의 헌 섬유 중 실제로 분류 및 재활용되는 양은 약 20만 톤에 불과합니다. 나머지는 열처리 재활용되거나 해외로 수출됩니다. 따라서 자동화된 공정은 헌옷의 재활용률을 크게 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
Augsburg Institute for Textile Technology(ITA)의 Recycling Atelier는 이러한 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 이 공장은 모범 사례로서 기계적 섬유 재활용의 전 과정을 보여줍니다. 개별 하위 공정을 최적화하는 것이 아니라 전체 시스템을 고려하는 총체적인 개념에 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 기반 섬유 자동 분류 시스템인 DETEX가 개발되었습니다. DETEX는 인공지능과 IDS Imaging Development Systems GmbH의 고해상도 uEye XC 카메라 두 대를 활용하여 의류의 주요 특징을 포착하고 특정 카테고리에 정확하게 분류합니다. 이로 인해 분류 정확도가 높아지고 효율적인 재활용의 기반이 마련됩니다.
왜 오래된 옷을 분류하는 것이 중요할까요?
낡은 바지, 티셔츠 또는 점퍼를 새것으로 만들기 위해서는 먼저 기계적인 가공 과정을 거쳐야 합니다. 이 공정의 목적은 사용된 의류로부터 완전히 새로운 직물을 만드는 것입니다. 이를 위해 옷을 잘게 찢고, 단추나 지퍼를 제거하고, 개별 섬유로 분해합니다. 이 과정에서 섬유 길이를 보존하는 것은 생산되는 재활용 소재의 품질에 매우 중요합니다. 가공 과정에서 직물 구조와 면적 밀도의 차이도 반드시 고려해야 합니다. 따라서 소재별로 정확하게 분류하는 것이 필수적이며, 이는 섬유 처리 방식을 결정합니다.
지금까지 분류 작업은 주로 수작업으로 이루어져 왔습니다. 이는 시간이 많이 걸리고 높은 수준의 전문 지식을 요구하는 작업입니다. 다른 산업에서는 오래전부터 자동화된 AI 기반 인식 시스템이 이러한 작업을 수행해 왔습니다. 바로 이 지점에서 DETEX가 중요한 역할을 합니다: 이 연구 프로젝트는 사용된 섬유 분류 작업을 훨씬 더 효율적으로 만들도록 설계된 AI 모델을 개발하고 테스트하고 있습니다.
이 시스템은 어떻게 작동할까요?
DETEX는 지능형 이미지 프로세싱을 기반으로 섬유를 자동으로 인식하고 분류합니다. 두 대의 고해상도 산업용 카메라가 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 의류를 스캔하여 필요한 이미지를 제공합니다. 신경망은 이미지를 분석하고 이전에 학습된 데이터를 기반으로 패턴과 구조를 인식합니다. 이를 위해 다양한 의류 사진과 여러 종류의 원단 근접 사진을 포함한 다수의 샘플 이미지를 사용하여 사전에 훈련하였습니다. 의류 카테고리당 최소 3,000개의 샘플이 필요했습니다. 이 훈련 데이터는 사전에 수동으로 분류되어야 했습니다. 예를 들어, 바지 이미지를 "바지"로 분류하는 방식이었습니다. 이를 바탕으로 DETEX는 새로운 이미지를 적절한 섬유 카테고리에 빠르고 정확하게 할당할 수 있습니다.
정확한 분석을 위해 DETEX는 사전 학습된 신경망을 사용합니다. 분류, 객체 인식, 소재 식별을 위한 모델이 각각 하나씩 있습니다. 다양한 아키텍처와 시나리오가 테스트 중입니다. 이를 통해 다양한 난이도와 현실감을 시뮬레이션하여 AI 모델이 접힘, 겹침 또는 회전에 대해 얼마나 견고한지 테스트할 수 있습니다.
먼저, 물체 감지 모델이 컨베이어 벨트 위에 설치된 첫 번째 카메라로 촬영한 이미지를 분석합니다. 예를 들어 티셔츠, 바지 또는 드레스와 같은 의류의 종류를 결정합니다. 두 번째 카메라는 약 5cm 높이에서 의류를 다시 스캔하며, 소재 특성과 얼룩이나 단추 같은 특징을 감지합니다. 식별된 이미지 영역은 잘라내어 두 번째 AI 모델로 전달되고, 이 모델은 소재 유형을 분류하는데, 특히 직조물과 니트 소재를 구분합니다. 마지막으로, 분석 결과가 화면에 명확하게 표시됩니다.
어떤 카메라가 사용되었나요?
Augsburg에 위치한 이 연구소는 이미지 캡처를 위해 IDS uEye XC 카메라, 특히 uEye XC 스타터 키트를 사용합니다. 이 패키지에는 카메라, 삼각대, 케이블, 매크로 렌즈가 포함되어 있어 연구 프로젝트에 바로 사용할 수 있는 솔루션을 제공합니다. ITA의 Project Manager for AI & Digitalisation인 Martin Kohnle은 컴팩트한 디자인, 13MP 센서, 그리고 사용 편의성을 카메라 선택의 주요 요인으로 꼽으며 다음과 같이 설명합니다. “uEye XC는 웹캠처럼 사용하기 쉬우면서도 산업용 애플리케이션을 위해 특별히 개발되었습니다. 피사체 거리가 변화하거나 까다로운 조명 조건에서도 매우 선명한 이미지를 제공합니다." 또한 디지털 줌, 자동 화이트 밸런스 및 자동 색상 보정 등의 기능으로 미세한 디테일까지 정확하게 포착할 수 있습니다. uEye XC 카메라는 진정한 산업용 카메라로서 장기적인 부품 공급을 염두에 두고 설계되었으며, 이는 일반적인 소비자용 웹캠과 차별화되는 중요한 장점입니다.
Augsburg에 위치한 이 팀은 이미지 프로세싱 통합을 위해 무료 IDS peak 카메라 소프트웨어를 사용합니다. 이 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 카메라를 작동 및 제어하는 데 필요한 모든 프로그래밍 인터페이스와 도구를 제공합니다.
IDS peak는 USB3 Vision을 통해 카메라를 간편하게 고성능으로 통합할 수 있도록 지원합니다. 균일한 SDK 구조는 개발, 제어 및 이미지 획득을 크게 간소화합니다. 이를 통해 AI 기반 이미지 프로세싱 워크플로우를 더 빠르게 구현하고 유연하게 적용할 수 있습니다."
다음 단계는 무엇일까요?
섬유 재활용 시장은 실시간 고품질 이미지 데이터를 요구하는 데이터 기반 AI 기반 프로세스로 점점 더 나아가고 있습니다. 이로 인해 재활용 스튜디오의 카메라 품질, 동기화 및 API 호환성에 대한 요구 사항이 높아집니다. 연구는 특히 다양한 센서 기술을 적응형 분류 및 분석 시스템에 유연하게 통합하는 데 중점을 두고 있습니다.
DETEX 자체도 진화할 예정입니다: 현재 컨베이어 벨트 기반 시스템은 재활용과 재사용을 모두 해결하는 모듈식 기계-로봇 통합 솔루션으로 확장될 예정입니다. 핵심은 섬유를 360° 전방위에서 촬영할 수 있는 자유낙하 시스템입니다. 또한 로봇 보조 그리퍼를 이용한 하류 양면 촬영을 통해 소재의 특성을 더욱 자세히 분석할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 훨씬 더 광범위한 정보를 수집하고 섬유를 더욱 정확하게 재활용 또는 재사용 경로에 배정할 수 있습니다. 산업용 이미지 프로세싱을 통해 실현되는 자원의 순환 고리 구축을 향한 또 하나의 중요한 발걸음을 내딛게 될 것입니다.
Institut für Textiltechnik Augsburg gGmbH
Institute for Textile Technology Augsburg (ITA)의 Recycling Atelier는 기계적 섬유 재활용을 위한 모델이자 학습 공장입니다. 연구팀은 섬유 제품의 순환 재활용을 위한 선구적인 방법을 연구하고 있습니다. 비전: 매립을 대신할 고품질 재활용 및 에너지 회수 실현.
uEye XC
사용된 모델: uEye XC 스타터 키트