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  通過醫學或技術進行人體增強可恢復或增強人類的能力，從而有助于改善人們的生活質量。在醫療方面的人體增強，如植入醫療設備、基因編輯和攝入體內化學物質，這些依靠侵入性方法來可以改善或修復身體機能。然而，在體內操作的侵入性方法不容易直接觀察，一旦失去療效，就不能隨時更換，從而增加了不可控的風險和醫療更換成本。智能電子設備與人工智能（AI）相結合可以構成高效的人機界面以增強或擴展人類感知外界或與外界互動的能力。與侵入模式相比，佩戴智能電子設備進行人體增強作為一種非侵入模式可以顯著降低醫療風險。然而，由剛性和易碎材料制成的傳統電子設備在佩戴時會引起不適和尷尬。織物電子設備往往會融入衣物中，可以作為人體增強的非侵入性輔助手段。由于織物的靈活性和舒適性，這些設備可實現自由和舒適的互動體驗。為了滿足人體增強的強勁發展需求，織物電子設備應確保靈活性、可切割性、高度穩定的觸摸靈敏度和快速響應以及可擴展的功能，即使在佩戴過程中發生變形時，也能根據指定的指令進行人機交互。

  為了實現觸摸檢測功能，一種策略是采用集成分立傳感器單元的方法。通過打印的方法，可以制造具有分層分布微結構的觸覺傳感器，并將其應用于觸覺面板的離散傳感單元中，以實現人機交互。分立式傳感器單元集成的柔性設備在佩戴在身體上時會彎曲和變形。這樣，它們的電信號可能會改變或丟失，因此設備無法根據原始指令可靠地與機器交互。由于織物結構的柔軟性和透氣性，因此是用織物基是柔性電子一種的重要方法。通過交叉尋址，織物電子單元被編織到衣服中，并通過交錯的電線連接在一起，從而實現物體的分類。這種觸摸信號的檢測就需要大量的布線。但是應該注意的是，遍布全身的大量復雜導線會限制織物固有的生理舒適性，并阻礙人體自由運動。此外，考慮到適應不同人的行為和個人互動模式，織物電子設備需要具有可編程性和可重構性，即形狀可以定制、功能可以改變、結構可以重新配置。 因此，目前織物電子設備的進展與人體增強的實際需求之間存在鮮明的對比。除了可編程性和可重構性外，織物電子設備還需要高性能和多樣性，以便滿足個性化的交互需求。

本文亮點

  1.本工作采用了織物基材料，開發了一種基于電氣平行雙側結構的可編程智能織物觸摸傳感器（IP織物傳感器），可賦予人類與外界互動的能力；

  2.該IP織物傳感器實現了感知-傳輸-識別一體化功能，具有微秒級別的響應時間（<400 us）和超高的穩定性（>20000次循環測試），可以快速且穩定地用于人機交互。

  3.該IP織物傳感器具有彎曲不敏感性，即使貼合于衣物上，也不會明顯改變器件的信號，因此可以將其自由穿戴用于外界交互；

  4.該IP織物傳感器具有可重構性，可以通過裁剪、拼接的方式來拓展新的功能。

圖1.多功能 IP 織物傳感器的設計概述。（a） 與IP織物傳感器集成的多功能交互系統的概念功能。（b） IP織物傳感器示意圖。（c） IP織物傳感器的工作原理和相應的等效電路。（d） IP織物傳感器的可重構性：（i） IP織物傳感器的可切割性和可擴展性，以及（ii）IP織物傳感器的可修復性。（e） 不同放大倍率下純棉織物的FESEM圖像。（f） 不同放大倍率下涂有碳納米管的織物形態的FESEM圖像。（g） 各種形狀的IP織物傳感器的形狀具體展示。

圖2. IP織物傳感器性能和電輸出特性的系統研究。（a） IP 織物傳感器的響應時間和恢復時間。（b） 不同去離子水與碳納米管溶液重量比下導電織物條的電阻與長度的關系。（c） 在 IP 織物傳感器的不同位置測量的 I–V 曲線。（d） IP織物傳感器不同位置的電響應。（e） IP 織物傳感器處于不同狀態時響應電阻與位置的關系。（f） IP 織物傳感器的可切割性。（g） IP 織物傳感器的可修復性。

圖3. 基于方形IP織物傳感器的閉環互動娛樂系統。(a) 閉環互動娛樂系統直接控制示意圖。(b) 閉環互動娛樂系統的工作流程。(c) 方向控制器示意圖。(d) 方形IP織物傳感器中每個角在不同狀態下的電壓響應。(e) 方形IP織物傳感器的長期連續觸碰電壓信號。(f) 快速觸碰IP織物傳感器時發出的指令。(g) 交互界面在執行不同指令時的操作。

圖4. 基于條形 IP 織物傳感器的智能家居系統。(a)智能家居系統的示意圖。(b) 智能家居系統的電路圖。(c) 顯示 （i） 燈、（ii） 門、（iii） 風扇、（iv） 窗戶和 （v） 鈴鐺的控制。鈴鐺開機后繼續工作一段時間，然后自動關閉。

圖5. 基于S形IP織物傳感器的用戶識別和驗證系統。（a） 用戶識別和驗證系統流程示意圖。（b）S形IP織物傳感器以不同數字序列輸入的不同用戶的響應電壓。（c） 當不同用戶輸入相同的數字序列時，S 形 IP 織物傳感器的響應電壓。（d） 1D CNN的最終結構，經過優化，用于識別三個用戶。（e） 一維 CNN 模型的精度（無量綱）。（f） 訓練過程中 1D CNN 模型的損失（無量綱）。（g） 測試集的混淆矩陣。

論文信息

第一作者：Zihan Chen

通訊作者：Xinqin Liao，Zhong Chen

通訊單位：廈門大學

期刊：Advanced Fiber Materials，IF 16.1，一區TOP

https://doi.org/10.1007/s42765-023-00350-z