3D-Stickerei trifft auf KI:Stoffberührungssensoren für die Steuerung intelligenter Geräte

North Carolina State University, Raleigh, NC

Der Sensor besteht aus Garnen aus zwei triboelektrischen Materialien, eines mit positiver elektrischer Ladung und das andere mit negativer Ladung, die mit Stickmaschinen in herkömmliche Textilstoffe eingearbeitet wurden. (Bild:NCSU)

Eine neue Studie der NC State University kombiniert dreidimensionale Sticktechniken mit maschinellem Lernen, um einen stoffbasierten Sensor zu schaffen, der elektronische Geräte durch Berührung steuern kann.

Da der Bereich der tragbaren Elektronik immer mehr an Interesse gewinnt und der Kleidung neue Funktionen hinzugefügt werden, wird ein auf Stickereien basierender Sensor oder „Knopf“, der diese Funktionen steuern kann, immer wichtiger. Der in den Stoff eines Kleidungsstücks integrierte Sensor kann elektronische Geräte wie mobile Apps vollständig per Berührung aktivieren und steuern.

Das Gerät besteht aus zwei Teilen:dem eingestickten Drucksensor selbst und einem Mikrochip, der die von diesem Sensor gesammelten Daten verarbeitet und verteilt. Der Sensor ist triboelektrisch, was bedeutet, dass er sich selbst mit der elektrischen Ladung versorgt, die durch die Reibung zwischen seinen mehreren Schichten entsteht. Es besteht aus Garnen aus zwei triboelektrischen Materialien, eines mit positiver elektrischer Ladung und das andere mit negativer Ladung, die mit Stickmaschinen in herkömmliche Textilstoffe eingearbeitet wurden.

Rong Yin, korrespondierender Autor der Studie, sagte, dass es wichtig sei, die dreidimensionale Struktur des Sensors richtig hinzubekommen.

„Da der Drucksensor triboelektrisch ist, musste er aus zwei Schichten mit einer Lücke dazwischen bestehen. Diese Lücke war einer der schwierigen Teile des Prozesses, da wir Stickereien verwenden, die normalerweise zweidimensional sind. Es handelt sich um eine Technik zum Dekorieren von Stoffen“, sagte er. „Es ist eine Herausforderung, auf diese Weise eine dreidimensionale Struktur herzustellen. Durch die Verwendung eines Abstandshalters konnten wir den Abstand zwischen den beiden Schichten kontrollieren und so die Ausgabe des Sensors steuern.“

Die Daten vom Drucksensor werden dann an den Mikrochip gesendet, der dafür verantwortlich ist, diese Roheingabe in spezifische Anweisungen für alle angeschlossenen Geräte umzuwandeln. Algorithmen des maschinellen Lernens seien der Schlüssel, um sicherzustellen, dass dies reibungslos laufe, sagte Yin. Das Gerät muss in der Lage sein, den Unterschied zwischen Gesten zu erkennen, die verschiedenen Funktionen zugewiesen sind, und außerdem alle unbeabsichtigten Eingaben zu ignorieren, die aus der normalen Bewegung des Tuchs resultieren könnten.

„Manchmal sind die vom Sensor erfassten Daten nicht sehr genau, und das kann verschiedene Gründe haben“, sagte Yin. „Manchmal werden die Daten durch Umgebungsfaktoren wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit beeinflusst, oder der Sensor berührt versehentlich etwas. Durch maschinelles Lernen können wir dem Gerät beibringen, solche Dinge zu erkennen.

„Durch maschinelles Lernen kann dieses sehr kleine Gerät auch viele verschiedene Aufgaben erfüllen, da es verschiedene Arten von Eingaben erkennen kann.“

Die Forscher demonstrierten diese Eingabeerkennung, indem sie eine einfache mobile App zur Musikwiedergabe entwickelten, die über Bluetooth eine Verbindung zum Sensor herstellte. Sie haben sechs Funktionen für die App entworfen:Wiedergabe/Pause, nächstes Lied, letztes Lied, Lautstärke erhöhen, Lautstärke verringern und Stummschaltung, die jeweils durch eine andere Geste auf dem Sensor gesteuert werden. Forscher konnten das Gerät für mehrere andere Funktionen nutzen, darunter das Festlegen und Eingeben von Passwörtern sowie die Steuerung von Videospielen.

Die Idee befinde sich noch in einem frühen Stadium, sagte Yin, da die bestehende Sticktechnologie nicht in der Lage sei, die bei der Herstellung des Sensors verwendeten Materialien problemlos zu verarbeiten. Dennoch stellt der neue Sensor ein weiteres Teil des sich entwickelnden tragbaren Elektronikpuzzles dar, das in naher Zukunft sicherlich weiterhin an Interesse gewinnen wird.

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