通过热成型技术－加入一种特殊类型的塑料纱线，并利用热量将其略微融化，研究人员能够极大地提高编织在多层针织纺织品中的压力传感器的精度，他们称之为3DKnITS。

他们用这种工艺制作了一个 "智能 "鞋和垫子，然后建立了一个硬件和软件系统来实时测量和解释压力传感器的数据。机器学习系统预测了一个人站在智能纺织垫上所做的动作和瑜伽姿势，准确率约为99%。

麻省理工学院媒体实验室的研究助理、一篇介绍3DKnITS的论文的主要作者Irmandy Wicaksono说，他们的制造过程利用了数字针织技术，能够快速制作原型，并且可以很容易地扩大规模进行大规模制造。

医疗保健和康复应用

这项技术可以有很多应用，特别是在医疗保健和康复方面。例如，它可以用来生产智能鞋，跟踪受伤后重新学习走路的人的步态，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。

"Wicaksono说："有了数字针织，你就有了这种自由，可以设计自己的图案，还可以在结构本身中整合传感器，这样它就变得无缝和舒适，而且你可以根据你的身体形状来开发。




将熔化纤维和热成型纳入智能纺织品的制造过程

为了生产智能纺织品，研究人员使用了一台数字针织机，用一排排标准和功能性的纱线将多层织物编织在一起。多层针织纺织品是由两层导电纱线针织品夹在压阻针织品周围组成的，压阻针织品在受到挤压时会改变其电阻。按照一种模式，机器将这种功能性纱线以水平和垂直行的方式缝制在整个纺织品上。Wicaksono解释说，在功能纤维相交的地方，它们形成了一个压力传感器。

但是，纱线是柔软的和可弯曲的，所以当穿着者移动时，这些层会移动并相互摩擦，产生了干扰并导致变化，使压力传感器的准确性大大降低。

Wicaksono在中国深圳的一家针织厂工作时想出了解决这个问题的办法，在那里他花了一个月时间学习编程和维护数字针织机。他看到工人们使用热塑性纱线制作运动鞋，这些纱线在加热到70摄氏度以上时会开始融化，从而使纺织品略微变硬，以便能够保持精确的形状。

他决定尝试将熔化纤维和热成型纳入智能纺织品的制造过程。

"热成型真正解决了干扰问题，因为它将多层纺织品硬化成一层，基本上是将整个织物挤压和融化在一起，这提高了精确度。他说："这种热成型也使我们能够创建3D形式，如袜子或鞋子，实际上适合用户的精确尺寸和形状。

一旦他完善了制造工艺，Wicaksono需要一个系统来准确处理压力传感器数据。由于织物被编织成网格，他制作了一个无线电路，扫描织物上的行和列，并测量每个点的电阻。他设计这个电路是为了克服 "重影 "模糊造成的假象，当用户同时对两个或多个单独的点施加压力时，就会出现这种情况。

受用于图像分类的深度学习技术的启发，Wicaksono设计了一个系统，将压力传感器数据显示为热图。这些图像被送入一个机器学习模型，该模型被训练为根据热图图像检测用户的姿势、姿态或运动。

分析活动准确率达99.6%

一旦模型经过训练，它可以对用户在智能垫子上的活动（走路、跑步、做俯卧撑等）进行分类，准确率达99.6%，并能以98.7%的准确率识别七个瑜伽姿势。

他们还使用圆形针织机创造了一种贴身的智能纺织鞋，其96个压力感应点分布在整个3D纺织品上。他们用这双鞋来测量穿着者踢足球时对脚的不同部位施加的压力。  

3DKnITS的高精确度可以使它们在假肢的应用中发挥作用，因为那里的精确度是至关重要的。Wicaksono说，一个智能纺织衬垫可以测量假肢在插座上的压力，使假肢制造商能够轻松地看到设备的适合程度。

他和他的同事们还在探索更多创造性的应用。他们与一位声音设计师和一位当代舞蹈家合作，开发了一种智能纺织地毯，可以根据舞者的舞步驱动音符和音景，以探索音乐和编舞之间的双向关系。这项研究最近在ACM创意和认知会议上发表。

他说："我已经了解到，跨学科合作可以创造一些真正独特的应用，"。

医学应用前景亮丽

现在，研究人员已经证明了他们的制造技术的成功，Wicaksono计划完善电路和机器学习模型。目前，该模型在对行动进行分类之前必须对每个人进行校准，这是一个耗时的过程。去掉这个校准步骤将使3DKnITS更容易使用。研究人员还想在实验室外对智能鞋进行测试，看看温度和湿度等环境条件如何影响传感器的准确性。

佛医学院矫形外科助理教授、麻省总医院运动医学矫形外科医生Eric Berkson说“想到我们穿的衣服，一个臂套或一只袜子，可以合并其三维结构與传感技术，这真是不可思议。在医学领域，特别是在骨科运动医学领域，这项技术提供了更好地检测和分类运动的能力，以及在真实世界（走出实验室）情况下识别力的分布模式。这是一种将加强伤害预防和检测技术并帮助评估和指导康复的思维"。

这项研究得到了麻省理工学院媒体实验室联盟的部分支持。

来源：MIT News