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一种能够准确感知用户活动的智能织物

  智能纺织品作为纺织领域的发展新方向,具有广阔的发展前景和潜力,其利用智能元件或组织,能够感应外界环境的变化,及时做出反应。近日,麻省理工学院公布了一款智能面料,该面料不仅舒适贴身,还能感知穿着者的姿势和动作,如行走、跑步、跳跃等。


  
  研究人员通过数字化针织技术,将多层织物与功能性导电纱线编织在一起,利用功能性纤维的交叉点形成压力传感器,但是由于在织物中的纱线柔软易弯,所以当穿着者活动时,纤维之间会相互移动并产生摩擦,进而出现噪声并影响传感精度。
  因此,研究人员利用一种热塑性纱线,通过微加热(70℃以上时)使其热定形,从而提高织入压力传感器的精度。同时,该热成型工艺还能够帮助实现理想的符合用户尺寸要求的3D形状,例如可以做成鞋子、袜子等。


  
  受图像分类深度学习技术的启发,研究人员设计了一个将压力传感器数据显示为热图的系统,这些图像被输入到一个机器学习模型中,通过对该模型的训练使其能够根据热图图像检测用户的姿势、姿态或运动。
  通过上述方法,研究人员制备了一种“智能”垫子,然后建立了一个硬件和软件系统,以实时测量和解释来自压力传感器的数据,机器学习系统一旦经过训练,就可以对用户在智能垫上的活动进行分类,如走路、跑步、做俯卧撑等,准确率达99.6%,同时还能以98.7%的准确率识别7个瑜伽姿势。


  
  此外,研究人员还使用圆机织造了一款贴合脚型的“智能”鞋,在整个“智能”鞋上分布着96个压力传感点,可以用其测量穿鞋者踢球时施加在脚上不同部位的压力。同时,研究人员还开发了一种智能纺织地毯,可以根据舞者的脚步驱动音符和声景,探索音乐和编舞之间的双向关系。


  
  这项技术能够实现自由设计和大规模制造,在许多领域尤其是医疗保健和康复领域应用广泛。例如,它可以用来生产智能鞋,跟踪受伤后康复人群的步态,或者生产袜子,监测糖尿病患者脚上的压力,防止溃疡的形成。
  目前,该模型必须针对每个人进行校准,然后才能对行动进行分类,取消校准步骤将使其更容易使用。未来,研究人员将继续完善电路和机器学习模型,同还希望在实验室进行测试,探究温度和湿度等环境条件对传感器准确性的影响。
    来源:纺织导报
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