麻省理工學(xué)院的研究人員使用一種新穎的制造工藝，生產(chǎn)出貼合身體的智能紡織品，因此它們可以感知穿著者的姿勢和動作。

通過加入一種特殊類型的塑料紗線并使用熱量將其輕微熔化——這一過程稱為熱成型——研究人員能夠大大提高編織到多層針織紡織品中的壓力傳感器的精度，他們稱之為 3DKnITS。

他們利用這個過程創(chuàng)建了一個“智能”鞋和墊子，然后構(gòu)建了一個硬件和軟件系統(tǒng)來實時測量和解釋來自壓力傳感器的數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)以大約 99% 的準(zhǔn)確率預(yù)測站在智能紡織墊上的個人所執(zhí)行的動作和瑜伽姿勢。

麻省理工學(xué)院媒體實驗室的研究助理、一篇介紹 3DKnITS 的論文的主要作者 Irmandy Wicaksono 說，他們的制造過程利用了數(shù)字針織技術(shù)，可以實現(xiàn)快速原型制作，并且可以輕松擴大規(guī)模以進行大規(guī)模制造。

該技術(shù)可以有許多應(yīng)用，特別是在醫(yī)療保健和康復(fù)方面。例如，它可以用來生產(chǎn)跟蹤受傷后重新學(xué)習(xí)走路的人的步態(tài)的智能鞋，或監(jiān)測糖尿病患者足部壓力以防止形成潰瘍的襪子。

“通過數(shù)字針織，您可以自由設(shè)計自己的圖案，并將傳感器集成到結(jié)構(gòu)本身中，因此它變得無縫且舒服，您可以根據(jù)自己的身體形狀進行開發(fā)，”Wicaksono 說。

他通過本科生研究機會計劃與麻省理工學(xué)院本科生 Peter G. Hwang、Samir Droubi 和 Allison N. Serio 一起撰寫了這篇論文；剛從韋爾斯利學(xué)院畢業(yè)的吳曦；南洋理工大學(xué)助理教授魏燕；和作者 Joseph A. Paradiso，Alexander W. Dreyfoos 教授兼媒體實驗室響應(yīng)環(huán)境小組主任。該研究將在 IEEE 醫(yī)學(xué)和生物學(xué)工程學(xué)會會議上發(fā)表。

“一些關(guān)于智能織物的早期開創(chuàng)性工作發(fā)生在 90 年代后期的媒體實驗室。從那時起，材料、嵌入式電子設(shè)備和制造機器都取得了巨大的進步，”帕拉迪索說�！艾F(xiàn)在是看到我們的研究回到這一領(lǐng)域的好時機，例如通過像 Irmandy 這樣的項目——他們指出了一個令人興奮的未來，傳感和功能更流暢地擴散到材料中，并開辟了巨大的可能性�！�

針織知識

為了生產(chǎn)智能紡織品，研究人員使用數(shù)字針織機將多層織物與成排的標(biāo)準(zhǔn)和功能性紗線編織在一起。多層針織紡織品由兩層導(dǎo)電紗線編織而成，夾在壓阻式針織物周圍，擠壓時會改變其電阻。按照圖案，機器將這種功能性紗線按水平和垂直行縫合在整個紡織品中。Wicaksono 解釋說，在功能性纖維相交的地方，它們形成了一個壓力傳感器。

但是紗線柔軟而柔韌，因此當(dāng)穿著者移動時，這些層會移動并相互摩擦。這會產(chǎn)生噪音并導(dǎo)致可變性，從而使壓力傳感器的準(zhǔn)確性大大降低。

Wicaksono 在中國深圳的一家針織廠工作時想出了解決這個問題的方法，在那里他花了一個月的時間學(xué)習(xí)編程和維護數(shù)字針織機。他看到工人使用熱塑性紗線制作運動鞋，當(dāng)加熱到 70 攝氏度以上時會開始熔化，這會使紡織品稍微變硬，因此可以保持準(zhǔn)確的形狀。

圖片來源：麻省理工學(xué)院

他決定嘗試將熔融纖維和熱成型技術(shù)融入智能紡織品制造過程中。

“熱成型確實解決了噪音問題，因為它通過基本上將整個織物擠壓和熔化在一起，將多層織物硬化成一層，從而提高了準(zhǔn)確性。熱成型還允許我們創(chuàng)建 3D 形式，如襪子或鞋子，實際上適合用戶的準(zhǔn)確尺寸和形狀，”他說。

一旦完善了制造過程，Wicaksono 就需要一個系統(tǒng)來準(zhǔn)確處理壓力傳感器數(shù)據(jù)。由于織物是像網(wǎng)格一樣編織的，他制作了一個無線電路，可以掃描織物上的行和列，并測量每個點的電阻。他設(shè)計了這個電路來克服由“重影”模糊引起的偽影，當(dāng)用戶同時在兩個或多個單獨的點上施加壓力時會發(fā)生這種情況。

受圖像分類深度學(xué)習(xí)技術(shù)的啟發(fā)，Wicaksono 設(shè)計了一個系統(tǒng)，將壓力傳感器數(shù)據(jù)顯示為熱圖。這些圖像被饋送到機器學(xué)習(xí)模型中，該模型經(jīng)過訓(xùn)練以根據(jù)熱圖圖像檢測用戶的姿勢、姿勢或運動。

一旦模型經(jīng)過訓(xùn)練，它可以以 99.6% 的準(zhǔn)確率對用戶在智能墊上的活動（走路、跑步、做俯臥撐等）進行分類，并且可以以 98.7% 的準(zhǔn)確率識別七種瑜伽姿勢。

他們還使用圓形針織機制作了一款合身的智能紡織鞋，在整個 3D 紡織品上分布有 96 個壓力感應(yīng)點。當(dāng)穿著者踢足球時，他們使用鞋子來測量施加在腳不同部位的壓力。

3DKnITS 的高精度使其可用于假肢應(yīng)用，其中精度至關(guān)重要。Wicaksono 說，智能紡織襯里可以測量假肢施加在插座上的壓力，使假肢師能夠輕松查看設(shè)備的貼合度。

他和他的同事也在探索更具創(chuàng)造性的應(yīng)用。他們與聲音設(shè)計師和當(dāng)代舞者合作，開發(fā)了一種智能紡織地毯，可以根據(jù)舞者的腳步驅(qū)動音符和音景，以探索音樂和舞蹈之間的雙向關(guān)系。這項研究近期在 ACM 創(chuàng)造力和認(rèn)知會議上發(fā)表。

“我了解到跨學(xué)科合作可以創(chuàng)造一些非常獨特的應(yīng)用程序，”他說。

既然研究人員已經(jīng)證明了他們的制造技術(shù)的成功，Wicaksono 計劃改進電路和機器學(xué)習(xí)模型。目前，模型可以先針對每個人進行校準(zhǔn)，然后才能對動作進行分類，這是一個耗時的過程。刪除該校準(zhǔn)步驟將使 3DKnITS 更易于使用。研究人員還希望在實驗室外對智能鞋進行測試，以了解溫度和濕度等環(huán)境條件如何影響傳感器的準(zhǔn)確性。

“看到技術(shù)以如此有意義的方式進步總是令人驚訝。想到我們穿的衣服，袖子或襪子，可以通過其三維結(jié)構(gòu)用于傳感的方式來創(chuàng)造，真是令人難以置信，埃里克·伯克森（Eric Berkson）說，他沒有參與這項研究，他是哈佛醫(yī)學(xué)院整形外科助理教授、麻省總醫(yī)院運動醫(yī)學(xué)整形外科醫(yī)生�！霸卺t(yī)療領(lǐng)域，特別是在骨科運動醫(yī)學(xué)中，該技術(shù)提供了更好地檢測和分類運動以及識別現(xiàn)實世界（實驗室外）情況下的力分布模式的能力。這種思維方式將增強傷害預(yù)防和檢測技術(shù)，并有助于評估和指導(dǎo)康復(fù)。”