L’objectif du projet NIR-Q est d’étudier un système de contrôle automatique de la qualité tout au long de la chaîne de production du textile et de la mode. Il s’agit d’un défi majeur puisque cette industrie utilise des matières premières de compositions et d’origines très diverses et qu’il n’existe actuellement aucun système automatique permettant d’identifier la composition des fibres du tissu et, par conséquent, cela se fait manuellement, avec les limitations que cela implique. Sans pouvoir garantir la composition correcte des fibres, il n’est pas possible de s’assurer que ces fibres apportent les propriétés souhaitées au tissu ; un problème que la technologie NIR-Q va résoudre.

Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de développer des modèles mathématiques puissants qui permettent de traiter les spectres NIR et ainsi de pouvoir identifier les différences entre les fibres textiles selon les différents fournisseurs, origines, ou s’il s’agit d’un matériau recyclé, les différences dans sa qualité. Des modèles basés sur l’analyse statistique multivariée, sur les réseaux neuronaux convolutionnels et sur l’intelligence artificielle seront développés.

Le projet a une forte composante environnementale, puisqu’il permettra de réduire la production de lots défectueux dus à des défauts de qualité des matières premières et, par conséquent, de réduire la production de déchets textiles.

Le projet NIR-Q a été réalisé avec le soutien d’ACCIÓ.