應(yīng)變傳感式智能手套的制備與性能

摘 要：為開發(fā)一種用于手勢(shì)識(shí)別的全織物智能數(shù)據(jù)手套，利用嵌花添紗技術(shù)和針織全成形技術(shù)，將柔性電阻應(yīng)變式傳感器無(wú)縫引入到手套的手指關(guān)節(jié)部位。采用掃描電子顯微鏡、透氣性分析儀和傳感性能參數(shù)分析儀進(jìn)行測(cè)試分析。結(jié)果表明：針織應(yīng)變傳感器在30%應(yīng)變內(nèi)的靈敏系數(shù)范圍為13～90，響應(yīng)時(shí)間低于50 ms，且在8000次循環(huán)拉伸后仍保持較為穩(wěn)定的電阻，表現(xiàn)出良好的傳感性能。制備的針織全成形應(yīng)變傳感手套能夠準(zhǔn)確實(shí)時(shí)捕捉手部運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，同時(shí)還保留了常規(guī)織物手套所具有的良好透氣性和穿戴舒適性。輔以機(jī)器學(xué)習(xí)，該智能傳感手套可有效實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別，可用于手部功能訓(xùn)練和人機(jī)交互等場(chǎng)景，在康復(fù)醫(yī)療和休閑娛樂(lè)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：針織應(yīng)變傳感器；嵌花添紗；全成形傳感手套；手勢(shì)識(shí)別；手部功能訓(xùn)練

中圖分類號(hào)：TS181.8

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-265X（2025）03-0102-08

收稿日期：2024-07-02 網(wǎng)絡(luò)出版日期：2024-10-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2022YFB3805801，2022YFB3805802）；中國(guó)紡織工業(yè)聯(lián)合會(huì)“紡織之光”應(yīng)用基礎(chǔ)研究項(xiàng)目（J202004）；山東省重大科技創(chuàng)新工程項(xiàng)目（2019JZZY010335）；山東省青創(chuàng)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（2023KJ223）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（22208178，62301290，52473307）；山東省科技型中小企業(yè)創(chuàng)新能力提升工程項(xiàng)目（2023TSGC1006）；山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（ZR2022QE174）；青島市自

然科學(xué)基金項(xiàng)目（23-2-1-249-zyyd-jch）

作者簡(jiǎn)介：張欣宇（2000—），女，山東濰坊人，碩士研究生，主要從事智能紡織品方面的研究

通信作者：陳富星，E-mail：fxchen@qdu.edu.cn

智能可穿戴設(shè)備的發(fā)展對(duì)運(yùn)動(dòng)傳感器的穿戴舒適性提出了越來(lái)越高的要求。柔性針織應(yīng)變傳感器不僅具有足夠的測(cè)量精度，還具備極佳的適體性、透氣性、延伸性和回彈性，因此在人體運(yùn)動(dòng)無(wú)感傳感方面具有巨大的潛力^［1］。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，針織應(yīng)變傳感器可用于運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)分析^［2-4］和康復(fù)訓(xùn)練^［5］等方面。隨著可穿戴運(yùn)動(dòng)傳感的技術(shù)迭代和應(yīng)用需求的持續(xù)上升，針織應(yīng)變傳感器在智能化、個(gè)性化醫(yī)療護(hù)理和人機(jī)交互等領(lǐng)域?qū)l(fā)揮出實(shí)際價(jià)值^［6］。

近年來(lái)，學(xué)者們?cè)趪@針織應(yīng)變傳感器而開展的研究中，主要采用提花添紗、嵌花添紗和緯平針等緯編針織結(jié)構(gòu)^［7-8］制作針織應(yīng)變傳感器。前兩者皆是在緯平針的基礎(chǔ)上局部添加導(dǎo)電紗而形成特定花型圖案，通常以彈性紗作地紗、以導(dǎo)電紗作面紗而形成雙紗線圈。但是，提花添紗和嵌花添紗在組織結(jié)構(gòu)、電路加載方式和方向上有很大不同。提花添紗組織中導(dǎo)電線圈所有橫列兩端均存在較長(zhǎng)浮線紗段，當(dāng)以縱行為應(yīng)變方向時(shí)，導(dǎo)電浮線在編織時(shí)由機(jī)器剪去，這易導(dǎo)致線圈脫散。而編織嵌花添紗組織僅使用一根導(dǎo)電紗和一根彈性紗分別作為面紗和地紗，在織物中縱向鑲拼而形成傳感區(qū)域色塊，除紗線進(jìn)入和退出該區(qū)域時(shí)留有兩根可直接與電路相連的紗段外，其它邊界處線圈連續(xù)、無(wú)線頭，因此織物不易脫散^［9］。此外，由于嵌花傳感區(qū)域僅含一根連續(xù)的導(dǎo)電紗而非多根斷開的導(dǎo)電紗，因此具有較好的力-電傳感性能。

已有學(xué)者對(duì)組織結(jié)構(gòu)、紗線原料、加載方向、織物尺寸和線圈密度等因素對(duì)傳感性能的影響進(jìn)行了研究。在傳感紗線的選擇上，多數(shù)研究主要采用鍍銀導(dǎo)電錦綸紗為柔性針織紗線，避免了金屬絲制成服裝的穿著不適感。例如，王金鳳^［10］在無(wú)縫內(nèi)衣機(jī)上以鍍銀導(dǎo)電錦綸絲和彈力錦綸/氨綸包芯紗為原料，編織提花添紗針織應(yīng)變傳感器，并將其集成到無(wú)縫內(nèi)衣以測(cè)量?jī)?nèi)衣壓力分布。劉嬋嬋等^［11］在機(jī)號(hào)E28、筒徑15英寸的無(wú)縫針織圓機(jī)上以鍍銀錦綸紗、錦氨包覆紗和氨綸裸紗等為原料，織制了設(shè)有針織柔性傳感器的袖筒，用于測(cè)試肘部彎曲度，并對(duì)具有最佳傳感性能的織物工藝進(jìn)行了討論。張鈺晶等^［9］在機(jī)號(hào)為E14的電腦橫機(jī)上采用鍍銀錦綸絲、錦綸低彈絲和氨綸絲編織了嵌花添紗針織應(yīng)變傳感器。以織物經(jīng)向?yàn)閼?yīng)變主軸的對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該傳感器的可測(cè)最大應(yīng)變和靈敏系數(shù)范圍均高于提花添紗針織應(yīng)變傳感器。通過(guò)優(yōu)化傳感器尺寸還可提升嵌花添紗針織應(yīng)變傳感器的應(yīng)變靈敏系數(shù)。

嵌花添紗技術(shù)是目前編織針織應(yīng)變傳感器最為理想的技術(shù)之一。本文采用嵌花添紗技術(shù)，并結(jié)合針織全成形技術(shù)，將柔性電阻應(yīng)變式傳感器無(wú)縫織入至全成形手套的10個(gè)關(guān)節(jié)部位，開發(fā)一種用于手勢(shì)識(shí)別的全織物智能數(shù)據(jù)手套，并對(duì)其進(jìn)行傳感性能研究。此外，為呈現(xiàn)該智能數(shù)據(jù)手套的手勢(shì)識(shí)別效果，本文還擬搭建一種手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)捕捉手部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以期為手部運(yùn)動(dòng)障礙患者提供康復(fù)訓(xùn)練工具^［12-14］。

1 實(shí)驗(yàn)

1.1 材料與儀器

材料：鍍銀錦綸紗（線密度為11.1 tex，單位長(zhǎng)度電阻為12 Ω/cm，山東淄博泰林紡織有限公司）；錦氨包覆紗（線密度為6.4 tex，江蘇平美紗業(yè)有限公司）；錦綸復(fù)絲紗（線密度為11.1 tex，山東華紡紡紗有限公司）。

儀器：SWG041N2電腦橫機(jī)（日本島精公司）；Phenom Pro臺(tái)式掃描電子顯微鏡（荷蘭Phenome公司）；5965型萬(wàn)能材料試驗(yàn)機(jī)（美國(guó)Instron公司）；FX3300-IV型透氣性分析儀（瑞士TEXTEST公司）；DKC-1B步進(jìn)電動(dòng)機(jī)控制器（北京時(shí)代超群電器科技有限公司）；Keithley 2601B參數(shù)分析儀（吉時(shí)利儀器公司）。

1.2 傳感器的設(shè)計(jì)與制備

嵌花添紗以平針組織為基礎(chǔ)，引入嵌花和添紗工藝編織而成，即編織嵌花織物時(shí)，每一個(gè)線圈用兩根紗線進(jìn)行編織，兩根紗線所形成的線圈按照要求分別處于織物的正面和反面。嵌花添紗針織應(yīng)變傳感器的線圈結(jié)構(gòu)如圖1（a）—（b）所示。其中，由1、3號(hào)紗嘴編織導(dǎo)電區(qū)域，采用1根鍍銀錦綸紗與1根錦氨包覆紗分別作為面紗和地紗；由5號(hào)紗嘴編織不導(dǎo)電區(qū)域，采用1根錦綸復(fù)絲紗和1根錦氨包覆紗進(jìn)行雙紗編織。導(dǎo)電區(qū)域尺寸為16縱行×16橫列。圖1（c）—（d）為傳感器工藝正面和工藝反面的實(shí)物圖。

1.3 測(cè)試與表征

1.3.1 表面形貌表征

采用Phenom Pro臺(tái)式掃描電子顯微鏡（SEM）對(duì)鍍銀錦綸紗線的表面形貌進(jìn)行觀察， 并用能譜儀（EDS）技術(shù)表征其表面元素組成。

1.3.2 透氣性測(cè)試

參照GB/T 5453—1997《紡織品 織物透氣性的測(cè)定》，使用FX 3300-IV型透氣性分析儀對(duì)導(dǎo)電織物進(jìn)行測(cè)試，采用壓降為100 Pa，圓形試樣面積為20 cm²。

1.3.3 織物傳感性能測(cè)試

1.3.3.1 靈敏度

在衡量應(yīng)變傳感器的指標(biāo)中，應(yīng)變靈敏系數(shù)G是最重要的指標(biāo)之一，其可根據(jù)式（1）進(jìn)行表征：

G=ΔR/R₀ε（1）

式中：ΔR/R₀為在一定應(yīng)變下的電阻變化量ΔR與靜態(tài)松弛電阻R₀之間的比值；ε為傳感器在拉伸方向上的應(yīng)變，即伸長(zhǎng)長(zhǎng)度l與初始長(zhǎng)度l₀之間的比值。

導(dǎo)電織物尺寸為10 cm×1 cm（縱向×橫向）。使用步進(jìn)電動(dòng)機(jī)對(duì)導(dǎo)電織物分別沿縱行方向和橫列方向進(jìn)行拉伸，設(shè)定拉伸速度為2 mm/s，使用參數(shù)分析儀同步記錄電阻變化。設(shè)置輸出電流為1 mA，鉗位電壓為15 V。

1.3.3.2 響應(yīng)時(shí)間

將導(dǎo)電織物與參數(shù)分析儀相連，待阻值穩(wěn)定后，對(duì)織物施加外力并維持20 s，然后快速撤回外力，獲得相應(yīng)的信號(hào)響應(yīng)時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間。

1.3.3.3 應(yīng)變監(jiān)測(cè)范圍

使用參數(shù)分析儀連接導(dǎo)電織物，待阻值穩(wěn)定后，用步進(jìn)電動(dòng)機(jī)對(duì)導(dǎo)電織物進(jìn)行縱向拉伸，設(shè)置拉伸速度為2 mm/s，得到電阻變化。

1.3.3.4 循環(huán)穩(wěn)定性

使用參數(shù)分析儀連接導(dǎo)電織物，待阻值穩(wěn)定后，使用步進(jìn)電動(dòng)機(jī)對(duì)導(dǎo)線織物進(jìn)行縱向循環(huán)拉伸8000次，設(shè)置拉伸速度為300 mm/min，最大拉伸應(yīng)變?yōu)?0%。

1.3.3.5 耐水洗性

參照GB/T 5713—2013《紡織品 色牢度試驗(yàn) 耐水色牢度》，將導(dǎo)電織物放在含有家用洗滌劑的500 mL常溫清水中輕輕揉搓1 min后，再分別浸泡0、30、60、90、120 min，取出后用常溫清水沖洗干凈并晾干。記錄導(dǎo)電織物經(jīng)不同時(shí)間浸泡后的電阻值。每組測(cè)試重復(fù)3次，取其平均值。

2 結(jié)果與分析

2.1 形貌觀察

鍍銀錦綸紗線的SEM照片如圖2（a）所示，圖2（b）—（c）為鍍銀錦綸紗線的表面化學(xué)元素分布圖，從圖中可以看出，Ag元素在錦綸復(fù)絲紗表面較為均勻分布，保證了鍍銀錦綸紗線的導(dǎo)電性。

2.2 織物透氣性能測(cè)試分析

在同一織物不同位置測(cè)試10次，測(cè)得平均透氣率為1242 mm/s。這表明該導(dǎo)電織物透氣性良好，可有效排出皮膚表面濕氣，保持皮膚表面的熱濕舒適性。

2.3 織物傳感性能測(cè)試分析

2.3.1 靈敏度

導(dǎo)電織物的應(yīng)變靈敏度曲線如圖3所示。從圖3中可以看出，在相同條件下，縱向拉伸應(yīng)變時(shí)電阻變化率高于橫向電阻變化率?？v向拉伸30%時(shí)，電阻變化率達(dá)90%；橫向拉伸30%時(shí)，電阻變化率僅為13%。因此，傳感器在縱向拉伸時(shí)的應(yīng)變靈敏度高于同等條件下橫向拉伸時(shí)的應(yīng)變靈敏度。后續(xù)傳感性能測(cè)試和基于該織物傳感器的手套設(shè)計(jì)將全部基于縱向拉伸方式進(jìn)行。

2.3.2 響應(yīng)時(shí)間

圖4為導(dǎo)電織物在一個(gè)施力-釋力過(guò)程中的響應(yīng)時(shí)間曲線。從圖4可以看出，用參數(shù)分析儀測(cè)得導(dǎo)電織物的信號(hào)響應(yīng)時(shí)間為22 ms，外力撤去后，導(dǎo)電織物在21 ms內(nèi)就能實(shí)現(xiàn)快速恢復(fù)。因此，該導(dǎo)電織物能夠較好地監(jiān)測(cè)人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信號(hào)捕捉。

2.3.3 應(yīng)變監(jiān)測(cè)范圍

導(dǎo)電織物在不同拉伸應(yīng)變下的電阻變化曲線如圖5所示。從圖5可以看出，在5%應(yīng)變范圍內(nèi)，傳感器電阻變化不明顯；在5%～20%應(yīng)變范圍內(nèi)，傳感器電阻有明顯增大；在20%～30%應(yīng)變范圍內(nèi)，傳

感器電阻增大的程度開始放緩，但依然變化明顯。因此，導(dǎo)電織物能夠監(jiān)測(cè)拉伸應(yīng)變30%范圍內(nèi)的電阻變化，具有比較廣的監(jiān)測(cè)范圍，可用于監(jiān)測(cè)和分辨?zhèn)鞲惺痔自诓煌謩?shì)下的信號(hào)。

2.3.4 循環(huán)穩(wěn)定性

導(dǎo)電織物在循環(huán)拉伸測(cè)試中電阻的循環(huán)穩(wěn)定性曲線如圖6所示。從圖6可以看出，經(jīng)過(guò)6000次循環(huán)拉伸之后，傳感器的電阻值逐漸增大，這是由于在多次連續(xù)拉伸之后，針織物產(chǎn)生疲勞變形，線圈變松，因此線圈與線圈之間的接觸電阻變大。當(dāng)繼續(xù)循環(huán)拉伸至8000次后電阻基本保持穩(wěn)定，導(dǎo)電織物展現(xiàn)出良好的回彈性和機(jī)械穩(wěn)定性。

2.3.5 耐水洗性

導(dǎo)電織物經(jīng)過(guò)不同時(shí)間常溫洗滌浸泡后的電阻變化直方圖如圖7所示。從圖7可以看出，隨著浸泡時(shí)間的增加，電阻呈現(xiàn)稍微增大的趨勢(shì)，但變化幅度較小，說(shuō)明該導(dǎo)電織物重復(fù)傳感性能受洗滌影響較小，具有較好的耐水洗性。

3 手套結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在前述嵌花添紗針織應(yīng)變傳感器的編織工藝基礎(chǔ)上，采用島精電腦橫機(jī)編織含有10個(gè)嵌花添紗傳感器的全成形針織應(yīng)變傳感手套。其中，每個(gè)導(dǎo)電傳感區(qū)域相互獨(dú)立，分別位于拇指、食指、中指、無(wú)名指和小拇指的2個(gè)指關(guān)節(jié)，其尺寸為16縱行×16橫列。采用電腦橫機(jī)CAD設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的子系統(tǒng)模塊Knit Paint實(shí)現(xiàn)針織應(yīng)變傳感手套的制版設(shè)計(jì)，并按照所設(shè)定工藝參數(shù)自動(dòng)編程，生成相應(yīng)上機(jī)文檔。度目值設(shè)置為30，度目數(shù)值越大，則織物密度越小^［15］。采用C型編織方法織造手套，首先依次織造手套的食指、中指、無(wú)名指、小拇指和大拇指，接著織造手掌部分，包括手背和手心，最后織造手套的袖口。采用電腦橫機(jī)CAD設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的子系統(tǒng)模塊3DModelist對(duì)傳感手套進(jìn)行編織模擬，得到傳感手套仿真效果圖如圖8（a）所示?；谝陨显O(shè)計(jì)工藝，制成全成形嵌花添紗針織應(yīng)變傳感手套如圖8（b）所示，其中S1—S10分別為5個(gè)手指10個(gè)關(guān)節(jié)處的傳感器編號(hào)。

4 傳感手套系統(tǒng)搭建

為獲得手勢(shì)改變時(shí)所引起的阻值變化，搭建數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，分別采集手套內(nèi)10個(gè)指關(guān)節(jié)處針織傳感器的電阻值，每個(gè)導(dǎo)電傳感區(qū)域的電阻信號(hào)相互獨(dú)立，從而反映出每個(gè)手指的彎曲狀態(tài)。針織傳感手套中應(yīng)變傳感器的輸出電阻被用作數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的輸入端，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的輸出端經(jīng)由USB連接到計(jì)算機(jī)。

由于手套的10個(gè)傳感區(qū)域是由鍍銀錦綸導(dǎo)電紗線通過(guò)嵌花的方式直接編織的，每個(gè)區(qū)域的兩端可以分別引出兩根導(dǎo)電紗線的紗頭，與電路板排線的內(nèi)部導(dǎo)線擰絞連接，外部用絕緣膠帶封裝，兩根排線分別連接傳感區(qū)域的上端和下端，由此測(cè)得一個(gè)傳感區(qū)域的電阻。電阻數(shù)據(jù)采集和傳輸電路板采用意法半導(dǎo)體（ST）生產(chǎn)的主控板，型號(hào)為STM32F407VET6。

完整的針織應(yīng)變傳感手套監(jiān)測(cè)系統(tǒng)如圖9所示，通過(guò)用戶界面顯示，可直觀讀取手套內(nèi)各指關(guān)節(jié)處的受力彎曲狀態(tài)。

5 手勢(shì)識(shí)別的應(yīng)用

5.1 手指關(guān)節(jié)彎曲測(cè)試

受試者穿戴智能傳感手套進(jìn)行指關(guān)節(jié)彎曲測(cè)試結(jié)果如圖10所示。該傳感手套對(duì)手指關(guān)節(jié)彎曲0°～

90°之間的不同狀態(tài)具有很好的辨識(shí)性。從圖10（a）中可以看出，食指近端指間關(guān)節(jié)在不同屈曲狀態(tài)下的電阻均高于手指挺直狀態(tài)下的電阻。當(dāng)手指挺直（0°）時(shí)，傳感器內(nèi)導(dǎo)電線圈互相之間接觸點(diǎn)最多，因此電阻最?。划?dāng)手指彎曲至30°和60°時(shí)，傳感器內(nèi)針織線圈被縱向拉伸，線圈長(zhǎng)度和圈高均變大，導(dǎo)電線圈之間接觸面積變少，因此電阻變大；但是當(dāng)手指繼續(xù)彎曲至90°時(shí)，電阻反而有所下降，這可能是由于手指屈曲過(guò)程中傳感器所受拉伸狀態(tài)較為復(fù)雜，并非簡(jiǎn)單縱向拉伸，因此導(dǎo)致傳感器的電阻隨手指彎曲程度增加而呈現(xiàn)非線性變化的趨勢(shì)。此外，該傳感手套對(duì)手指關(guān)節(jié)彎曲至90°循環(huán)屈伸動(dòng)作的識(shí)別也具有較高的可重復(fù)性，如圖10（b）所示。

5.2 數(shù)字手勢(shì)識(shí)別測(cè)試

受試者穿戴傳感手套，變換數(shù)字手勢(shì)，采集傳感器的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)電阻信號(hào)組合。在不同數(shù)字手勢(shì)下，10個(gè)指關(guān)節(jié)的彎曲狀態(tài)組合各不相同，因此10個(gè)傳感器的電阻組合也不同。當(dāng)以數(shù)字手勢(shì)“1、2、3、4、5”為順序依次變化手勢(shì)時(shí)，屈曲手指數(shù)目逐漸變少，挺直手指數(shù)目逐漸變多。結(jié)合前述手指關(guān)節(jié)彎曲測(cè)試結(jié)果分析可知，整體電阻應(yīng)逐漸減小，如圖11所示的5個(gè)數(shù)字手勢(shì)下的傳感器電阻信號(hào)組合與前述分析一致。其中，S1—S10分別對(duì)應(yīng)圖8（b）中所描述的10個(gè)指關(guān)節(jié)處傳感區(qū)域的電阻信號(hào)。柔性針織傳感器能夠穩(wěn)定捕捉織物應(yīng)變狀態(tài)，并且在手勢(shì)改變瞬間，傳感器信號(hào)變化明顯，這表明傳感器對(duì)手部微小變化的響應(yīng)是非常迅速和靈敏的。

5.3 手勢(shì)識(shí)別模型分析

采集“1、2、3、4、5”這5個(gè)數(shù)字手勢(shì)的數(shù)據(jù)樣本，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類，并生成混淆矩陣，如圖12所示。結(jié)果表明，該智能應(yīng)變傳感手套系統(tǒng)對(duì)于手勢(shì)的正確識(shí)別率較高，平均值達(dá)到99.5%。

6 結(jié)論

本文通過(guò)嵌花添紗技術(shù)成功制備出柔性針織應(yīng)變傳感器，該傳感器在30%應(yīng)變內(nèi)的靈敏系數(shù)范圍為13～90，響應(yīng)時(shí)間低于50 ms，循環(huán)穩(wěn)定性好，表現(xiàn)出良好的傳感性能。此外，該傳感器還具有良好透氣性和穿戴舒適性。本文結(jié)合針織全成形技術(shù)，將柔性應(yīng)變傳感器無(wú)縫引入到手指關(guān)節(jié)部位，成功制成全織物智能數(shù)據(jù)手套。通過(guò)對(duì)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，開發(fā)出了一種面向手勢(shì)識(shí)別的智能數(shù)據(jù)手套系統(tǒng)。該智能手套能夠準(zhǔn)確實(shí)時(shí)捕捉和分辨手部動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)手勢(shì)監(jiān)測(cè)，可用于手部功能訓(xùn)練和人機(jī)交互等場(chǎng)景。未來(lái)，借助針織技術(shù)的靈活性和針織結(jié)構(gòu)的多樣性，還可制成智能護(hù)膝和智能護(hù)肘等全成形針織傳感器，在康復(fù)醫(yī)療和體育運(yùn)動(dòng)等領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊。

參考文獻(xiàn)：

［1］LI Y， MIAO X， NIU L， et al. Human motion recognition of knitted flexible sensor in walking cycle［J］. Sensors （Basel， Switzerland）， 2019， 20（1）：35.

［2］孫繼淑，田明偉，李煜天.智能感知織物在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用［J］.絲綢，2024，61（9）：72-80.

SUN Jishu，TIAN Mingwei，LI Yutian. Application of intelligent sensing fabrics in the military field［J］.Journal of Silk， 2024，61（9）：72-80.

［3］何崟，喬惠惠，劉麗妍，等.多孔結(jié)構(gòu)柔性應(yīng)變傳感器的研究進(jìn)展［J］.天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，42（3）：28-35.

HE Yin， QIAO Huihui， LIU Liyan， et al. Research progress of flexible strain sensor with porous structure［J］. Journal of Tiangong University， 2023， 42（3）：28-35.

［4］LIU L， LIANG X， WAN X， et al. A review on knitted flexible strain sensors for human activity monitoring［J］. Advanced Materials Technologies， 2023， 8（22）：2300820.

［5］趙帥， 徐一博， 王海軍， 等. 用于偏癱患者功能訓(xùn)練的全印刷柔性傳感手套系統(tǒng)［J］. 微納電子技術(shù)， 2023， 60（6）：876-885.

ZHAO Shuai， XU Yibo， WANG Haijun， et al. Fully printed flexible sensing glove system for occupational training of paralytic［J］. Micronanoelectronic Technology， 2023， 60（6）：876-885.

［6］房翔敏，曲麗君，田明偉.自供電紡織基柔性應(yīng)變傳感器研究進(jìn)展［J］.絲綢，2022，59（8）：36-47.

FANG Xiangmin， QU Lijun， TIAN Mingwei.Research progress of self-powered textile-based flexible stress sensors［J］.Journal of Silk， 2022，59（8）：36-47.

［7］LI J， LI S， SU Y. Stretchable strain sensors based on deterministic-contact-resistance braided structures with high performance and capability of continuous production［J］. Advanced Functional Materials， 2022， 32（49）：2208216.

［8］DUAN S， LIN Y， ZHANG C， et al. Machine-learned， waterproof MXene fiber-based glove platform for underwater interactivities［J］. Nano Energy， 2022， 91：106650.

［9］張鈺晶， 龍海如. 嵌花添紗針織應(yīng)變傳感器的制備與性能［J］. 東華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2020， 46（6）：889-895.

ZHANG Yujing， LONG Hairu. Preparation and properties of intarsia-plated knitting strain sensor［J］. Journal of Donghua University （Natural Science）， 2020， 46（6）：889-895.

［10］王金鳳. 導(dǎo)電針織柔性傳感器的電-力學(xué)性能及內(nèi)衣壓力測(cè)試研究［D］. 上海：東華大學(xué)， 2013.

WANG Jinfeng. Study on electro-mechanical properties and underwear pressure test of conductive knitting flexible sensor［D］. Shanghai：Donghua University， 2013.

［11］劉嬋嬋， 繆旭紅， 李煜天. 基于針織的肘部彎曲傳感器傳感性能研究［J］. 絲綢， 2019， 56（12）：16-21.

LIU Chanchan， MIAO Xuhong， LI Yutian. Research on sensing performance of knitted elbow bending sensor［J］. Journal of Silk， 2019， 56（12）：16-21.

［12］劉會(huì)聰， 楊夢(mèng)柯， 袁鑫， 等. 液態(tài)金屬柔性感知的人機(jī)交互軟體機(jī)械手［J］. 中國(guó)機(jī)械工程， 2021， 32（12）：1470-1478.

LIU Huicong， YANG Mengke， YUAN Xin， et al. Liquid metal based flexible sensors for soft manipulator towards human-machine interaction［J］. China Mechanical Engin-eering， 2021， 32（12）：1470-1478.

［13］趙一瑾， 余彬， 何龍龍， 等. 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合作業(yè)治療訓(xùn)練對(duì)腦卒中偏癱患者上肢功能影響的臨床研究［J］. 中國(guó)康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志， 2019， 34（6）：661-666.

ZHAO Yijin， YU Bin， HE Longlong， et al. Effects of virtual reality technology combined with occupational therapy training on upper limb function in stroke patients with hemiplegia［J］. Chinese Journal of Rehabilitation Medicine， 2019， 34（6）：661-666.

［14］KANTARAK E， RUCMAN S， KUMPIKA T， et al. Fabrication， design and application of stretchable strain sensors for tremor detection in parkinson patient［J］. Applied Composite Materials， 2020， 27（6）：955-968.

［15］丁慧， 王新泉. 羊絨觸屏手套的設(shè)計(jì)開發(fā)［J］. 天津紡織科技， 2020（6）：51-54.

DING Hui， WANG Xinquan. Design and development of Cashmere touch screen gloves［J］. Tianjin Textile Science amp; Technology， 2020（6）：51-54.

Preparation and performance of strain-sensing smart gloves

ZHANG Xinyu^1a， YIN Xia^1a， GAO Shouwu^1b， ZHOU Chuanli²， CHEN Fuxing^1a， TIAN Mingwei^1a

（1a.College of Textiles amp; Clothing; 1b.State Key Laboratory of Bio-Fibers and Eco-Textiles， Qingdao University， Qingdao 266071， China; 2.Department of Spinal Surgery，

The Affiliated Hospital of Qingdao University， Qingdao 266001， China）

Abstract： To develop a full-textile smart data glove for gesture recognition， intarsia plating technology and knitted full-forming technology were used to seamlessly introduce flexible strain sensors into the finger joints. Therefore， a flexible knitted strain sensor was successfully developed and applied to the preparation of fully fashioned smart gloves. Firstly， the flexible strain sensor was developed by using intarsia plating technology. The sensor was characterized in detail， including surface morphology， air permeability， sensitivity， response time， strain monitoring range， cyclic stability and water washing resistance. The sensitivity factor depends on the stretching direction. Results showed that the sensitivity of longitudinal （along the wales）stretching was much higher than that of transverse （along the courses）stretching. Therefore， the performance testing of the knitted sensor and the developed smart gloves imbedded with these sensors were all based on the longitudinal stretching mode. The measured sensitivity coefficient of the knitted strain sensor ranged from 13 to 90 within 30% strain， the response time was less than 50 ms， and it still maintained a relatively stable resistance after 8，000 cycles of stretching， showing good sensing performance. The testing results confirmed the ability of the sensor to capture strain signals in real time. In addition， the sensor also retained good breathability and wearing comfort of conventional fabric gloves.

Then， the fully fashioned strain-sensing glove was developed by using knitted full-forming technology. Ten knitted sensors， which were located at 10 finger joints of five fingers， were incorporated. As for the preparation of smart gloves， advanced CAD design and a computerized flatbed knitting machine were adopted. The sensors reflect the bending state of the finger. Through the data acquisition and transmission system， the prepared knitted strain-sensing glove can accurately capture and distinguish hand movements in real time， so as to achieve dynamic gesture monitoring. In terms of hand function training for gesture recognition， the sensor glove shows excellent sensing ability to accurately capture small changes in hand movements. Therefore， by real-time monitoring of hand movement speed and finger curvature， this smart glove can serve as a rehabilitation training tool for patients with hand movement disorders. By collecting samples of different hand gestures and aided by the machine learning algorithm， an efficient gesture recognition model was built， which achieved the average recognition accuracy of 99.5% in the actual test.

The smart sensing gloves can effectively realize gesture recognition and be used in scenarios such as hand function training and human-computer interaction. It has broad application prospects in fields such as rehabilitation medicine and leisure and entertainment. In the future， with the flexibility of knitting technology and the diversity of knitting structures， fully fashioned knitted sensor devices such as smart knee pads and smart elbow pads can also be made， which have broad application prospects in rehabilitation medicine and sports.

Keywords：knitted strain sensor; intarsia plating; fully fashioned sensing gloves; hand gesture recognition; hand function training