数字针织与智能袜或将改变伤后康复

• 麻省理工学院研究人员采用一种新工艺，制成贴合人体的智能纺织品，能够感知穿戴者的姿势和活动。

• 研究人员制作了一双“智能”鞋和一张垫子，并构建了一个机器学习系统。对于站在智能纺织垫上的人，该系统预测其动作和姿势的准确率约为99%。

• 这种可扩展的数字针织技术有望应用于多个领域，尤其是医疗保健和康复。

• 研究人员希望在实验室外对智能鞋进行测试，以了解环境条件如何影响准确度。

麻省理工学院研究人员采用一种新颖的制造工艺，制成紧密贴合身体的智能纺织品，使其能够感知穿戴者的姿势和动作。

研究人员加入一种特殊的塑料纱线，并用热量使其略微熔化——这一过程称为热成型——从而大幅提高了编织在多层针织纺织品中的压力传感器精度。他们将这种纺织品称为3DKnITS。

这种多层针织纺织品由两层导电纱线针织层构成，中间夹着一层压阻针织层。Image: Irmandy Wicaksono

他们利用这一工艺制作了一双“智能”鞋和一张垫子，随后构建了一套硬件和软件系统，用于实时测量和解读压力传感器的数据。对于站在智能纺织垫上的人，该机器学习系统预测其动作和瑜伽姿势的准确率约为99%。

Irmandy Wicaksono是麻省理工学院媒体实验室的研究助理，也是介绍3DKnITS的论文第一作者。他表示，他们的制造工艺利用数字针织技术，能够快速制作原型，并可轻松扩展至大规模生产。

这项技术有望应用于多个领域，尤其是医疗保健和康复。例如，它可用于制作智能鞋，追踪伤后重新学习行走者的步态；也可制作袜子，监测糖尿病患者足部承受的压力，以预防溃疡形成。

Wicaksono说：“数字针织让你可以自由设计自己的图案，还能将传感器直接集成到织物结构中，使其连贯、舒适，并可根据身体形状进行开发。”

他与麻省理工学院本科生Peter G. Hwang、Samir Droubi和Allison N. Serio通过本科生研究机会项目合作撰写了这篇论文；合作者还包括韦尔斯利学院近期毕业生Franny Xi Wu、南洋理工大学助理教授Wei Yan，以及论文资深作者Joseph A. Paradiso。Paradiso是Alexander W. Dreyfoos教授，也是媒体实验室响应式环境研究组主任。这项研究将在IEEE工程医学与生物学学会会议上发表。

Paradiso说：“20世纪90年代末，一些智能织物领域早期的开创性研究就在媒体实验室开展。此后，材料、可嵌入式电子设备和制造机器都取得了长足进步。现在看到我们的研究重返这一领域，真是恰逢其时。例如，Irmandy的项目展现了一个令人振奋的未来：传感和功能可以更自然地融入材料，并带来巨大的可能性。”

针织技术诀窍

为了生产智能纺织品，研究人员使用数字针织机，将多层织物与一排排普通纱线和功能纱线编织在一起。这种多层针织纺织品由两层导电纱线针织层构成，中间夹着一层压阻针织层；受到挤压时，压阻针织层的电阻会发生变化。机器按照既定图案，将功能纱线以横向和纵向的行列缝织到整个纺织品中。Wicaksono解释说，功能纤维交叉处会形成压力传感器。

然而，纱线柔软且易弯曲，因此穿戴者移动时，各层会相互移位和摩擦。这会产生噪声并带来变化，使压力传感器的准确度大幅降低。

Wicaksono在中国深圳一家针织工厂工作时想出了解决这一问题的方法。他在那里花了一个月学习编程和维护数字针织机。他看到工人用热塑性纱线制作运动鞋；这种纱线加热到70摄氏度以上便会开始熔化，使纺织品略微硬化，从而保持精确形状。

他决定尝试在智能纺织品制造过程中加入可熔纤维和热成型工艺。

他说：“热成型确实解决了噪声问题，因为它通过挤压并熔合整块织物，将多层纺织品固结成一层，从而提高准确度。热成型还能让我们制成袜子或鞋子这样的三维形状，使其真正贴合使用者的具体尺寸和形状。”

完善制造工艺后，Wicaksono需要一套能够准确处理压力传感器数据的系统。由于织物按网格编织，他设计了一种无线电路，逐行逐列扫描纺织品，并测量每个点的电阻。他设计这套电路，旨在克服“鬼影”歧义造成的伪影；当使用者同时在两个或更多彼此分开的点施加压力时，就会出现这种歧义。

受到图像分类深度学习技术的启发，Wicaksono设计了一套系统，将压力传感器数据显示为热力图。这些图像被输入机器学习模型，模型经过训练后，可根据热力图识别使用者的姿态、瑜伽动作或运动。

分析活动

模型训练完成后，便能以99.6%的准确率识别使用者在智能垫上的活动（如步行、跑步、做俯卧撑等），并能以98.7%的准确率识别七种瑜伽姿势。

他们还使用圆型针织机制作了一只贴合脚型的智能纺织鞋，整个三维纺织品上分布着96个压力感应点。穿戴者踢足球时，他们利用这只鞋测量脚部不同部位承受的压力。

3DKnITS的高准确度使其有望用于假肢等对精度要求极高的领域。Wicaksono说，智能纺织内衬可以测量假肢对接受腔施加的压力，让假肢矫形师轻松了解设备的贴合程度。

他和同事也在探索更具创意的应用。他们与一位声音设计师和一位现代舞者合作，开发了一款智能纺织地毯它会根据舞者的步伐触发音符和声景，以探索音乐与编舞之间的双向关系。这项研究近期已在ACM创造力与认知会议上发表。

他说：“我认识到，跨学科合作能够催生一些非常独特的应用。”

研究人员已证明其制造技术行之有效，Wicaksono接下来计划改进电路和机器学习模型。目前，模型必须针对每个人单独校准后，才能识别动作；这一过程十分耗时。若能省去校准步骤，3DKnITS将更易于使用。研究人员还希望在实验室外测试智能鞋，以了解温度和湿度等环境条件如何影响传感器的准确度。

“看到技术以如此切实有益的方式进步，总是令人惊叹。难以想象，我们穿的衣物，比如袖套或袜子，竟能通过其三维结构实现传感功能。”哈佛医学院骨科手术学助理教授、马萨诸塞州总医院运动医学骨科医生Eric Berkson说。他没有参与这项研究。“在医学领域，特别是骨科运动医学中，这项技术能够帮助我们在现实环境（实验室之外）中更好地检测和分类动作，并识别力量分布模式。这种思路将有助于提升伤害预防和检测技术，并为康复评估和指导提供支持。”