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世界のファッション業界は、年間約1000億着もの衣料品を廃棄するという、深刻な持続可能性危機に直面している。各ブランドは2030年までにリサイクル素材を使用するという野心的な目標を設定しているものの、真の循環型経済への道は、従来の選別方法の限界という大きな技術的ボトルネックによって阻まれている。 長年にわたり、近赤外線（NIR）は業界標準となってきた。しかし、NIRには重大な盲点がある。黒い衣類を検出できず、繊維が濡れたり湿ったりしている場合は検出できず、CDPのような複雑なサブポリマーを識別するのも難しい。 本日、ROVOXは、これらの障壁を打ち破り、繊維リサイクルに商業的な実現可能性をもたらす、センサーベースのAI選別システム「APOLLO」を発表します。 ラマン分光法で分子指紋を捉える APOLLOは表面を見るだけでなく、化学構造を分析します。高度なAI駆動型ラマン分光法を活用することで、APOLLOは「分子レベルの精度」を実現します。この機能は、近赤外線では不可能な領域において画期的なものです。 💡暗闇を見る：ラマンレーザー分析は、標準

資源回収施設（MRF）の目標はシンプルです。可能な限り多くの資源を処理し、同時に資源の純度を100%維持することです。しかし、高価な自動化システムを導入しても、多くの工場は隠れた「利益の阻害要因」、つまり手作業による品質管理（QC）の莫大なコストによって損失を被っています。従来の機械には「死角」があるため、施設管理者は機械が見逃した部分を検出するために追加の人員を雇用せざるを得ないのです。 従来型センサーが失敗する理由とは？ 数十年にわたり、近赤外線（NIR）センサーが標準として使われてきました。実験室ではうまく機能しますが、実際のリサイクルは厄介です。従来のセンサーは、主に次の3つの問題に直面しています。 湿気：ボトルが濡れていたり、液体が残っていたりすると、水が赤外線信号を遮断します。センサーが「盲目」になり、対象物を検知できなくなります。 包装の偽装：アルミ缶に塗布された塗料やコーティングはセンサーを誤作動させ、誤分類につながる可能性がある。 化学組成が同一：従来の機械では、化学組成は同じでも色が異なるプラスチック、例えば天然HDPE（牛乳