北卡州立大学印荣团队Device：衣服秒变触屏or遥控器？ | Cell Press论文速递

物质科学

Physical science

近期，Cell Press细胞出版社旗下旗舰期刊Device在线发表了一篇题为“A clickable embroidered triboelectric sensor for smart fabric”的研究性论文。自古以来，纺织品便是我们人类生活中不可或缺的产品。在这里作者向我们展示了一种新型纺织品人机接口，它能将普通织物转变为具有交互功能的“可点击”按钮。该设备通过刺绣形式集成了具有3D结构的双摩擦电纱线。通过调整这些摩擦电纱线之间的间隙，可以优化摩擦电输出和点击机制性能。

此外，作者还应用了机器学习算法来识别设备上不同的手势，如按压和滑动，从而提高交互效率和用户体验。这种技术的应用推动了传统纺织品与现代电子设备的集成，开辟了未来智能纺织品应用的新方向。美国北卡州立大学博士生陈裕为该论文的第一作者，北卡州立大学印荣教授为本文的通讯作者。

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图1 : 可穿戴式织物传感器示意图。

引言

目前，智能纺织品将传统纺织技术与现代电子科技相融合，实现了传感、驱动及人机交互等功能，这种融合扩展了其在医疗、体育、时尚及军事等领域的应用。然而，尽管基于三电纳米发电机（TENG）的传感器具备设计简洁、灵敏度高以及可自供电等优势，但它们与传统服装在结合的过程中存在尺寸大、灵活性低及透气性差等限制。针对这些问题，作者团队开发了一种结合了传统刺绣技术的自供电刺绣传感器，利用多种刺绣技术和材料创造出可与传统纺织品完美结合的三维刺绣结构，并通过机器学习算法实现复杂信号的识别，为纺织品的功能性和应用开拓了新的方向。

结果与讨论

纱线制造和系统设计

文中所开发的装置包括了两个主要部分：用于信号收集、处理和数据传输的微芯片和刺绣压力传感器。传感器包括两种导电纱线，分别采用PVDF-TrFE和聚氨酯(PU)两种材料。PVDF-TrFE纳米微纤维通过空气驱动的溶液吹塑纺丝法制备（图2a），并缠绕于镀银尼龙导电纱线上。聚氨酯涂层聚酯铜线则是通过Z型捻线和S型捻线的方法制备（图2b）。这些纱线随后通过刺绣机整合到传统纺织面料中（图2c），并采用特定的设计以优化触感以及摩擦电性能（图2d-e）。

图2 : TENG刺绣传感器和互动系统的设计与制造。(a) 利用气流驱动系统连续生产 PVDF-TrFE纳米微纤维芯鞘导电纱；(b)连续生产聚氨酯涂层聚酯铜线；(c) 整合示意图；(d)电子自动刺绣机照片；(e)带间隔块的改良刺绣。

单个刺绣传感器的特性

本工作是基于PVDF-TrFE纳米微纤维与聚氨酯涂层聚酯铜丝的刺绣传感器来进行的。该传感器采用了独特的核壳结构和不同的纤维材料，具备优良的导电性和机械性能（图3c）。在施加压力时，顶层聚氨酯涂层导电纱与底层PVDF-TrFE包裹导电纱相接触发生电子交换，从而产生摩擦电效应。这种结构的传感器在未受压时两层纱线能保持较大间隔，而在受压时能够良好地接触，从而产生显著的开/关信号。通过实验，该传感器表现出较高的开路电压和优越的耐久性（图3e），即使在重复压力作用下也能维持稳定性。此外，经过水洗和磨损测试后（图4a-b），传感器依旧保持了良好的结构完整性和摩擦电功能，显示出在实际应用中的潜力。

图3 : TENG 刺绣传感器的设计与表征。(a) PU涂层涤纶铜丝的扫描电镜图像和 (b) PVDF-TrFE 纳米微纤维芯鞘导电纱的扫描电镜图像；(c) PU涂层涤纶铜丝和 PVDF-TrFE 纳米微纤维芯鞘导电纱的拉伸性能；(d)双层刺绣TENG的结构和工作原理；(e) 采用不同纺织材料的 PVDF-TrFE 纳米微纤维织物的三电性能；（f）四种不同缠绕方法和材料与 PVD-TrFE 纳米微纤维纱的开路电压。

图4 : TENG刺绣传感器的佩戴性能。(a)有刺绣和无刺绣织物的透气性。(b)刺绣传感器的水洗测试和(c)用清水和洗涤剂水洗前后三电平信号的相应变化。(d)刺绣传感器的磨损测试。

用于信号识别的机器学习模型

作者团队开发的基于刺绣传感器的可穿戴系统，通过与Arduino Nano ESP32连接，利用电阻器产生的电位差来识别摩擦电平信号（图5a）。系统通过Arduino读取压力范围内的线性变化信号，灵敏度表现良好。此外，作者还探讨了机器学习模型的训练过程，强调了信号的采集、处理和机器学习模型优化的重要性。在作者测试的多种机器模型和算法中，基于TensorFlow的神经网络，展示了高达99%的准确率，并能够有效支持触摸互动识别（图5b）。这些成果证明了该系统的高效性和模型训练的有效性，为未来可穿戴设备的发展提供了重要的技术支持。

图5 : 用于人机交互的深度学习辅助 TENG 刺绣传感器。(a)刺绣传感器控制音乐播放器应用程序的演示，包括交互方式及其相应信号；(b)多种不同激活组合的神经网络模型的混淆矩阵。

应用实操

为探索该传感器与无线设备之间互动的可行性，作者团队开发了一个可通过蓝牙和刺绣按钮控制的音乐播放器应用程序。借助于聚氨酯涂层的优异正三电性能和聚四氟乙烯（PTFE）增强的静电感应机制，这些按钮不仅支持基本的音乐控制功能，如播放/暂停和调整音量，还能通过特定手势进行无接触操作。

此外，通过组合两种“间隙”不同的传感器，作者创建了能够支持更复杂手势的双通道交互传感器（图6a），极大地提高了手势识别的精确度和交互的复杂性。此外，作者团队还设计了一个传感阵列，通过不同形状和材料产生不同的摩擦电信号进行对象识别（图7a-b），结合机器学习技术（图7f），实现了高达98%的材料识别准确率和92%的形状识别准确率。这一系列令人惊奇的成果，不仅展示了纺织传感技术的应用潜力，也为未来智能设备交互提供了新的视角。

图6 : 双通道刺绣传感器的应用演示。(a)具有不同 "间隙 "的双通道刺绣传感器；(b)设置密码后的信号图。

图7 : 用刺绣制作的智能传感阵列与物体互动。(a) (b)刺绣感应阵列示意图；(c) (d)刺绣传感阵列对不同材质物体（尼龙和聚四氟乙烯）的传感和识别；(e)尼龙和聚四氟乙烯与刺绣感应阵列接触时产生的信号；(f)刺绣传感阵列对不同形状物体的传感和识别；(g)经过训练的材料识别模型的混淆矩阵结果；(h)形状识别训练模型的混淆矩阵结果。

总结与展望

在这项研究中，作者团队通过刺绣技术，将具有相反摩擦电特性的两种导电纱线集成进纺织面料中，制造出了一种新型“可点击”自供电按钮。通过调整刺绣结构，优化纱线层间的间隔，该绣花传感器能够在至少50 N的压力范围内做出线性响应，并展示出卓越的耐久性。此外，作者还利用机器学习技术，使设备能识别单一与组合输入信号，并且通过设计双传感器系统，实现了更复杂的功能，而这也表明该技术在密码输入和游戏控制等领域具有广阔的应用前景。尽管存在计算延迟等问题，但这种自供电的智能纺织品因低功耗、易于集成和隐蔽性等特点，在改善人机交互体验方面有着巨大的应用潜力。

相关论文信息

论文原文刊载于Cell Press细胞出版社期刊Device，

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▌论文标题：

A clickable embroidered triboelectric sensor for smart fabric

▌论文网址：

https://www.cell.com/device/fulltext/S2666-9986(24)00162-5

▌DOI：

https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100355

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