DOI: https://doi.org/10.1038/s41928-025-01386-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40584700
تاريخ النشر: 2025-05-19
المؤلف: Yingqiang Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: مواد الاستشعار المتقدمة وجمع الطاقة
نظرة عامة
تقدم هذه البحث تقنية جديدة للنسيج الذكي المعتمد على الصوت، تُسمى SonoTextiles، والتي تستخدم محولات بيزوالكتريك (PZTs) مدمجة مع ألياف زجاجية دقيقة لإنشاء منصة استشعار مرنة وفعالة. تعمل الألياف الدقيقة كقنوات موجية صوتية، مما يمكّن من قياس دقيق لانتشار الموجات وفقدان الطاقة استجابةً للمؤثرات الخارجية مثل اللمس والانحناء. تعزز تنفيذ معالجة الإشارة في نطاق التردد والانتقائية الترددية الكفاءة الحاسوبية، مما يسمح بتطبيقات استشعار لمسية موزعة، والتعرف على إيماءات اليد، ومراقبة معدل التنفس. تم تصميم الأنسجة لتكون قابلة للتنفس، ومتينة، ومستقرة تحت ظروف حرارية متغيرة، مما يعالج التحديات الشائعة التي تواجه الإلكترونيات القابلة للارتداء.
تشير النتائج إلى أن SonoTextiles تحافظ على أداء حسي ثابت وحساسية عبر مختلف الركائز النسيجية وظروف النسج. لا تؤثر دمج الألياف الزجاجية المتعددة على قابلية تنفس النسيج أو مرونته، وتظل تكلفة الإنتاج الإجمالية قابلة للإدارة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تحسين تغليف النظام، ودمج المواد المستدامة، وتعزيز حساسية ووظائف الألياف من خلال تعديلات تصميم مخصصة. تمتد التطبيقات المحتملة لهذه التكنولوجيا عبر العلاج الطبيعي، والتفاعل بين الإنسان والآلة، والتقنيات المساعدة، مع آثار على التغذية الراجعة في الوقت الحقيقي في الأداء الرياضي وإعادة التأهيل. يمكن أن يتم دفع تقدم الأنسجة الذكية بشكل أكبر من خلال التطورات في الذكاء الاصطناعي وتقنيات الاتصال، مما يمهد الطريق لتطبيقات مبتكرة في مجالات متنوعة.
طرق
في هذه الدراسة، تضمنت الإعدادات التجريبية استخدام مولدات الوظائف الإلكترونية (AFG 1062، Tektronix) لإنشاء أشكال موجية مصممة مسبقًا، والتي تم نقلها بعد ذلك عبر المحولات (T x PZTs). تم ملاحظة وتسجيل الإشارات المستلمة (R x) باستخدام مذبذب رقمي (TBS 2000، Tektronix)، قادر على عرض أشكال الموجات في الوقت الحقيقي ونتائج تحويل فورييه السريع (FFT)، بينما يخزن أيضًا البيانات بدقة سعة 8 بت على جهاز USB. لتقييم النسيج الصوتي ذو الإدخال الواحد والإخراج الواحد (SISO)، تم استخدام مكبر إشارة عالي التردد (High Wave 3.2، Digitum-Elektronik) لتعزيز سعة الإشارة بمقدار 15 في وضع الجسر؛ ومع ذلك، لوحظ أن الخرج من مولد الوظائف بقيمة 20 فولت ذروة إلى ذروة كان كافيًا لسيناريوهات التطبيق المقدمة.
شملت معالجة البيانات للإشارات المستلمة استخراج طيف السعة أحادي الجانب ومخططات الزمن-التردد، والتي تم إجراؤها باستخدام MATLAB 2024a (Mathworks) للمعالجة اللاحقة. يؤكد المؤلفون على أهمية دمج توليد الإشارة، والتحويل من التناظرية إلى الرقمية ومن الرقمية إلى التناظرية، واكتساب الإشارة في أنظمة مدمجة قابلة للارتداء مضغوطة في العمل المستقبلي، مع تسليط الضوء على التركيز الرئيسي على إكمال مهام معالجة الإشارة الرقمية ضمن هذه الأنظمة.
نقاش
تناقش البحث تطوير منصة نسيج ذكي معتمد على قنوات الموجات الصوتية مصممة للتفاعل بين الإنسان والآلة والمراقبة الفسيولوجية. تستخدم هذه المنصة قنوات ألياف زجاجية دقيقة لنقل الموجات الصوتية، وخاصة موجات لامب، التي تكون حساسة للمؤثرات الخارجية، مما يمكّن الأنسجة من العمل كأجهزة استشعار فعالة. يتم تكوين النظام في البداية كنظام إدخال واحد وإخراج واحد (SISO)، يتكون من محولات بيزوالكتريك (PZTs) للإرسال (T_x) والاستقبال (R_x) متصلة عبر قناة الألياف الدقيقة. تؤدي تفاعلات القوى الخارجية، مثل اللمس، إلى تغييرات قابلة للقياس في سعة الإشارات الصوتية المستلمة، مما يسمح بتطبيقات في الاستشعار اللمسي، والقفازات الذكية، والمراقبة الفسيولوجية.
لتحسين قدرات الاستشعار، يقدم الدراسة بنية متعددة الإدخال وإخراج واحد (MISO)، والتي تسمح بواجهة استشعار ثنائية الأبعاد من خلال دمج عدة T_x PZTs مع R_x PZT واحد. تستخدم هذه التكوين تقنية الوصول المتعدد بتقسيم التردد (FDMA) للتخفيف من تداخل الإشارات، مما يمكّن من اكتساب البيانات في الوقت نفسه من قنوات متعددة. تظهر النتائج أن نظام MISO يمكنه بدقة اكتشاف مواقع اللمس ومراقبة المعلمات الفسيولوجية، مثل نشاط العضلات ومعدلات التنفس، مع فقدان طاقة كبير يتوافق مع المؤثرات الخارجية. تسلط النتائج الضوء على إمكانيات هذه التكنولوجيا للنسيج الذكي لتطبيقات قابلة للتوسع، وفعالة، وذات تكلفة معقولة، بينما تؤكد أيضًا على الحاجة إلى مزيد من التقدم في تكامل النظام والقدرات اللاسلكية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41928-025-01386-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40584700
Publication Date: 2025-05-19
Author(s): Yingqiang Wang et al.
Primary Topic: Advanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Overview
This research presents a novel acoustic-based smart textile technology, termed SonoTextiles, which utilizes piezoelectric transducers (PZTs) integrated with glass microfibres to create a flexible and efficient sensing platform. The microfibres serve as acoustic waveguides, enabling precise measurement of wave propagation and energy loss in response to external stimuli such as touch and bending. The implementation of frequency-domain signal processing and frequency selectivity enhances computational efficiency, allowing for distributed tactile sensing applications, hand gesture recognition, and respiratory rate monitoring. The textiles are designed to be breathable, durable, and stable under varying thermal conditions, addressing common challenges faced by wearable electronics.
The findings indicate that the SonoTextiles maintain consistent sensory performance and sensitivity across various textile substrates and weaving conditions. The integration of multiple glass fibres does not compromise the textile’s breathability or flexibility, and the overall production cost remains manageable. Future research directions include improving the system’s packaging, incorporating sustainable materials, and enhancing the sensitivity and functionality of the fibres through tailored design adjustments. The potential applications of this technology span across physical therapy, human-computer interaction, and assistive technologies, with implications for real-time feedback in athletic performance and rehabilitation. The advancement of smart textiles could be further propelled by developments in artificial intelligence and connectivity technologies, paving the way for innovative applications in diverse fields.
Methods
In this study, the experimental setup involved the use of electronic function generators (AFG 1062, Tektronix) to create predesigned waveforms, which were then transmitted through transducers (T x PZTs). The received signals (R x) were observed and recorded using a digital oscilloscope (TBS 2000, Tektronix), capable of displaying real-time waveforms and Fast Fourier Transform (FFT) results, while also storing data with 8-bit amplitude resolution on a USB device. For the evaluation of the Single Input Single Output (SISO) acoustic textile, a high-frequency signal amplifier (High Wave 3.2, Digitum-Elektronik) was utilized to enhance the signal amplitude by a factor of 15 in bridge mode; however, it was noted that the 20-V peak-to-peak output from the function generator was adequate for the application scenarios presented.
The data processing of the received signals included the extraction of single-sided amplitude spectra and time-frequency spectrograms, which were conducted using MATLAB 2024a (Mathworks) for postprocessing. The authors emphasize the importance of integrating signal generation, analog-to-digital and digital-to-analog conversion, and signal acquisition into compact wearable embedded systems in future work, highlighting a key focus on completing digital signal processing tasks within these systems.
Discussion
The research discusses the development of an acoustic waveguide-based smart textile platform designed for human-machine interactions and physiological monitoring. This platform utilizes glass microfibre waveguides to propagate acoustic waves, primarily Lamb waves, which are sensitive to external stimuli, enabling the textiles to serve as effective sensing devices. The system is initially configured as a single-input single-output (SISO) system, comprising transmitting (T_x) and receiving (R_x) piezoelectric transducers (PZTs) connected through the microfibre waveguide. The interaction of external forces, such as touch, leads to measurable changes in the amplitude of the received acoustic signals, allowing for applications in tactile sensing, smart gloves, and physiological monitoring.
To enhance the sensing capabilities, the study introduces a multi-input single-output (MISO) architecture, which allows for a two-dimensional sensing interface by integrating multiple T_x PZTs with a single R_x PZT. This configuration employs frequency division multiple access (FDMA) to mitigate signal interference, enabling simultaneous data acquisition from multiple channels. The results demonstrate that the MISO system can accurately detect touch locations and monitor physiological parameters, such as muscle activity and respiratory rates, with significant energy loss correlating to external stimuli. The findings highlight the potential of this smart textile technology for scalable, efficient, and cost-effective wearable applications, while also emphasizing the need for further advancements in system integration and wireless capabilities.