基于导电纤维的柔性传感器研究进展

柔性传感器优良的柔韧性使其能够最大限度地实现与服装的无缝整合,在智能纺织品领域具有很高的应用价值.基于导电纤维优良的导电性和柔韧性,其已成为制备柔性传感器的重要材料之一.主要介绍了导电纤维的种类和基于导电纤维的不同柔性传感器的传感原理,分析了其在人体运动、生命体征监测及人机交互等领域的应用优势,介绍了近几年国内外基于导...     

用于智能纺织品的柔性传感器研究进展

传感器是智能纺织品实现智能化的核心部分,其中柔性传感器发挥着极为重要的作用。以传感器的工作原理为分类依据,分别从测量原理、制作材料及结构、传感器与纺织材料的结合方式、应用现状各方面介绍了五类常用于智能纺织品的柔性传感器,并分析了各自存在的缺点,对未来柔性传感器的发展方向进行了展望。     

Ａｇ ＮＷｓ/ ＭＸｅｎｅ 柔性织物应变传感器的制备及性能研究

柔性应变传感器在柔性可穿戴电子器件中占有重要地位。以氨纶-丙纶弹性织物为柔性基底, 通过浸没涂覆法,以一维银纳米线(Ag NWs)和二维MXene两种导电材料共同作用制备出柔性应变传感器。随后对其进行基本形貌表征、力学性能以及电学性能的分析。结果表明,该应变传感器不仅具有较小的电阻值（~150 Ω/cm）和较高的耐久性（＞500次拉伸循环）,而且通过将该传感器贴合于咽喉部测得的电阻信号显示,该传感器对4个不同单词的发音具有一定的区分度和较好的重复性。因此,表明该应变传感器具有对简单语音进行识别的潜能。     

基于机织结构的柔性应变传感器的设计与分析

建立机织物的等效电路模型,在导电弹性纤维材料的电阻应变效应基础上推导了机织物的电阻应变关系。设计了机织物的平纹组织结构及信号转换电路,分析了柔性应变传感器的输入输出特性与灵敏度。对机织物的结构参数分析表明,当机织物中的导电弹性纱线为并联方式时,可选用电阻率适中或较低的导电弹性纤维材料,理论上适用于任意尺寸物体的大应变检测;当机织物中的导电弹性纱线为串联方式时,只能选用电阻率较低的导电弹性纤维材料,且仅适用于较小尺寸物体的大应变检测。     

基于导电织物的关节弯曲角度测量传感器

柔性电容式拉伸传感器,可用于测量关节弯曲和肌肉拉伸等人体动作,具有低功耗,线性度高等优点,作为新一代可穿戴传感器在运动检测、医疗康复领域具有广泛应用前景。但现有电容式拉伸传感器存在应变灵敏度(Gauge Factor, GF)不高的缺点,导致在关节微小弯曲测量方面精度较低。针对此,提出了一种基于无机硅胶和导电织物的分段式结构柔性电容式应变传感器。传感器采用不同杨氏模量硅胶设计了非线性结构的介电弹性体,并以柔性导电布作为电极。同时,建立了传感器的关节弯曲角度感知模型。实验结果表明,该传感器由于采取了分段式结构设计,因此稳定性好,提高了在中等应变情况下(0～50%)的应变灵敏度因素(GF=1.5)。将其安装于手套上测试,弯曲角度预测模型能够对关节弯曲角度进行较好的预测。该柔性电容式应变传感器制作工艺简单,可低成本大规模制造。其分段式结构设计与角度传感模型适用于医疗康复训练和机器人操控等创新应用。     

基于CNTs/PDMS介电层的柔性压力传感特性研究

提出一种基于MEMS工艺的柔性压力传感器制备方法.采用MEMS工艺制备柔性压力传感器模板,结合纳米压印技术、射频磁控溅射技术和PDMS软光刻工艺在PDMS柔性基底上制备了具有"V"型阵列微结构的Ag薄膜平行板电极,基于碳纳米管(CNTs)/PDMS聚合物的压电容特性,制备出电容式柔性压力传感器.针对不同尺寸的压力传感器进行对比测试,本文制作的压力传感器的灵敏度能够达到3.98% kPa-1,具有良好的重复性,在智能穿戴和电子皮肤等方面有着广阔的应用前景.     

光纤智能夹层制作工艺及试验研究

根据智能结构中光纤自诊断系统模块化要求,制作出光纤智能夹层.这种智能夹层不仅具有在光纤接头部位未出现断裂及智能夹层中光纤传感器未出现损坏的特点,而且具有光纤传感器的高灵敏度特性,可以铺设于复合材料表面或埋入复合材料内部.在此基础上,对智能夹层试件分别进行了轴向拉伸和四点弯曲试验.试验表明:在一定应变范围内,单膜交错光纤中光强-应变之间具有良好的线性关系,可以在埋入复合材料之前进行标定.利用智能夹层中光纤传感网络或自诊断模块,可以实现对智能结构的在线监测.     

棉织物/PVA/CNTs复合柔性压阻式压力传感器的制备与性能研究

以弹性棉织物、聚乙烯醇和碳纳米管为原料,采用浸泡烘干法,以聚酰亚胺薄膜为保护层,制备了一款叉指型柔性压阻传感器.研究了传感器的表面形貌、灵敏度、迟滞性和重复性,并探讨了基于柔性压阻传感器的应用.结果表明:传感器具有较宽的压力适用范围(0～200 kPa),并且随着CNTs浓度的增加传感器的灵敏度和灵敏度最大时的压强范围增加;CNTs浓度为1.0％时,传感器的迟滞性误差为22.1％,重复性误差为37.8％,其循环性能以及输出电阻和输入压力之间的同步性能有待提高.基于良好的传感性能和稳定结构,验证了人体生理信号监测,例如人体手指按压、关节弯曲运动和呼吸时腹部收缩运动,表明开发的压力传感器在智能服装、智能机器人和智能医疗等方面具有良好的应用前景.     

石墨烯柔性压力/应变传感器的研究进展

柔性压力/应变传感器可以贴附在物体表面,测量其表面压力或应变,可用于人体脉搏检测、表情识别和运动监测等,在健康监护、医疗诊断等方面有广阔的发展空间.石墨烯柔性压力/应变传感器比普通压力/应变传感器性能更为优异,其测量范围宽、灵敏度高且尺寸仅为纳米级.综述了石墨烯压力/应变传感器在近几年来的研究进展及应用情况,重点讨论了基于石墨烯材料的电容法、激光诱导法、3D海绵法、纸基法、水凝胶法的压力/应变传感器的制备方法及性能差异.最后简要指明石墨烯柔性压力/应变传感器未来的研究方向.     

基于组织结构的纺织品各向异性建模方法

纺织面料的物理仿真将虚拟现实与纺织CAD相结合,是虚拟服装与试衣系统研究的一项关键技术,纺织品建模也是纺织品真实感模拟的基础及关键工作.在基于物理的粒子系统的基础上,提出各向异性的建模方式.根据织物面料的不同组织方式进行分析,对其进行经纬方向的分离建模.仿真过程分为初始过程的刚性物体模拟和接近平衡时的柔性物质模拟两大步骤.为了在产生逼真表现效果的同时兼顾计算复杂性,构模时引入多分辨率模型.     

Interactive and experiential design in smart textile products and applications

The technical textiles industry in the USA and the EU is growing. As we advance into the knowledge age, objects and material technology will disappear into our material environment, turning unintelligent objects into active and intelligent participants in our lives. As much of our environment is made up from textile materials, they will be the targets of smart engineering. The future of smart textiles will rely on the convergence of electrochemistry and textiles in order to process electronic polymers into fibres and fabrics. The integration of smart functionality into clothing and other textile products will radically change the culture surrounding these products, fundamentally altering people’s relationships with them and the way they use them. Smart functionality will also have an impact on the way products are designed and the materials developed.     

服装用模块化计算机系统设计

针对计算机与服装一体化集成设计中系统结构和功能融合方面的问题,研究服装用模块化计算机系统的设计与实现。将服装用穿戴计算机系统的问题归纳为可靠性、集成性、人机交互性能等三个方面,为实现该系统,提出了模块化的计算机结构和三层的服装结构,通过高密度布线实现计算机模块的微小型化,基于织物编织技术的织物线缆设计实现了模块间的柔性互联。     

Review and Reappraisal of Smart Clothing

Smart clothing is a “smart system” capable of sensing and communicating with environmental and the wearer's conditions and stimuli. A comprehensive review is presented on the research and developments related to smart clothing including technology developments, human aspects in smart clothing, and the applications. Recent smart clothing technology can be summarized as a tendency toward textile-based technology for each component: interface, communication, data management, energy management, and integrated circuits. Human aspects in smart clothing, even though some areas were not fully covered, were dealt with in terms of usability, functionality, durability, safety, comfort, and fashion. General applications of smart clothing developed so far include bio-monitoring clothing, MP3 player-adopted clothing, and photonic clothing.     

基于柔性电极结构的薄膜电容微压力传感器

基于柔性电极结构,本文设计、制作了薄膜电容微压力传感器,在阐述传感器工作原理的基础上,提出了两种设计思路,即基于柔性纳米薄膜的电容式微压力传感器和具有微结构的柔性电极薄膜电容式微压力传感器,并结合传感器的结构和柔性材料的加工特性,进一步提出了相应的力敏特性材料结构优化思路和加工流程,利用该流程得到了一种结构轻薄、工艺简单、高灵敏度的微压力传感器。经测试,本文制作的压力传感器的灵敏度能够达到218 fF/mmHg,在智能穿戴和可植入压力检测等领域显示出较好的应用前景。     

结合面料属性和触觉感测的织物识别

目的 织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前常见的织物识别算法仅考虑图像特征,未结合织物面料的视觉和触觉特征,不能反映出织物本身面料属性,导致识别准确率较低。本文以常见服用织物为例,针对目前常见织物面料识别准确率不高的问题,提出一种结合面料属性和触觉感测的织物图像识别算法。方法 针对输入的织物样本,建立织物图像的几何测量方法,量化分析影响织物面料属性的3个关键因素,即恢复性、拉伸性和弯曲性,并进行面料属性的参数化建模,得到面料属性的几何度量。通过传感器设置对织物进行触感测量,采用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）提取测量后的织物触感图像的底层特征。将面料属性几何度量与提取的底层特征进行匹配,通过CNN训练得到织物面料识别模型,学习织物面料属性的不同参数,实现织物面料的识别并输出识别结果。结果 在构建的常见服用织物样本上验证了本文方法,与同任务的方法比较,本文方法识别率更高,平均识别率达到89.5%。结论 提出了一种基于面料属性和触觉感测的织物图像识别方法,能准确识别常用的服装织物面料,有效提高了织物识别的准确率,能较好地满足实际应用需求。     

面料肌理在童装设计中的运用

阐述面料的肌理和作用,分析形成面料肌理的原因和方法,举实例说明了面料的自然肌理、创新肌理和组合肌理在童装设计中的巧妙运用,可以充分展示出童装鲜明的个性特点,使童装散发出独特的艺术魅力。     

The development of an intelligent system for customized clothing making

This study presents the development of an intelligent system for customized clothing making. The system involves body dimension collection, clothing pattern generation and fabric cutting. First, body dimensions can be collected by analyzing the 3D scanning images or 2D photographs. Further, the clothing patterns can be generated by using computer-aided design (CAD) techniques based on the collected dimensions. By presenting the generated clothing patterns in DXF (Drawing Exchange Format), the CNC laser-cutting machine can then cut the fabric into pattern pieces automatically. Finally, by integrating the system with the processes of garment sewing, fitting test and final adjustment, the concept of customized clothing making can be realized. It can not only assure good fitness of the customized clothing but also reduce human efforts, costs, and production time.     

基于PI衬底的柔性MEMS电容式触觉力传感器设计与制作

论述了一种可应用于机器人或医学修补技术的触觉传感器及其在旋涂的柔性聚酰亚胺衬底的新制作方法.该传感器是由多层无机和有机薄膜组成的柔性薄膜结构.结合传感器结构特点及各结构层材料的加工性能,进行工艺优化整合.尤其首次在载体硅片与PI衬底之间引进PDMS分离层,使得柔性器件的分离工艺大大简化.最后得到一种简单、低廉且与常规MEMS技术兼容的工艺.所制的传感器结构轻薄,可挠性好,且能贴附在任意形状的物体表面同时实现法向力和切向力的测量.     

织物纹理的计算机生成技术

纹理是真实感图象最重要的特征之一，而织物纹理是决定服装风格特征的一个重要因素。由于织物纹理的多样性和复杂性，在计算机图形学和服装ＣＡＤ技术的研究中，如何用计算机生成漂亮、逼真的服装面料以及织物纹理就成为一个非常有趣并富有挑战性的问题。本基于Ａｒｎｏｌｄ变换和生命游戏算法提出了一种在计算机上生成多种复杂织物纹理的新方法。实验表明，利用该方法生成的织物纹理既十分漂亮又比较逼真。