基於碳基墨水絲線的柔性可穿戴感測器貼片可檢測頭部甚至神經肌肉的反射運動

塔夫茨大學的工程師已經建立並展示了基於絲線的柔性感測器，該感測器可以測量頸部的運動，並提供有關頭部的方向，旋轉角度和位移程度的資料。根據塔夫茨團隊的說法，這一發現增加了薄而不起眼的類似紋身的補丁的潛力，該補丁可以測量運動表現，監測工人或駕駛員的疲勞程度，協助進行物理治療，增強虛擬現實遊戲和系統以及改善計算機生成的影象。

今天在《Scientific Reports》中描述的這項技術增加了由塔夫茨（Tufts）工程師開發的越來越多的基於絲線的感測器，這些感測器可以織入紡織品，測量環境中的氣體和化學物質或汗液中的代謝物。

碳墨水塗層絲線的掃描電子顯微鏡。左側有直螺紋。彎曲塗層螺紋會產生應變（右），從而改變其電導率-可用於計算變形程度的量（比例尺為200微米）。

方案設計

該設計包括兩個以交叉" X"配置佈置的基於碳塗層的基於螺紋的應變感測器，用於資料收集的電子介面以及可以近乎實時確定頭部方向的資料處理方法。感測器放置在脖子的後面。感測器的位置被隱藏起來，因此更適合日常使用，並且相對於現有的c拉伸帶方法有所改進將感測器放在頭部的頂部。資料透過阻抗讀取板收集，並傳輸到附近的藍芽裝置。資料被分為固定長度的段，從中提取時間序列的特徵以將頭部方向分類為九個位置之一。具體地，以左右旋轉為水平軸，上下彎曲為垂直軸，可以根據沿水平軸或垂直軸的位置對捕獲的運動進行分類，如圖1所示。 藉助基於執行緒的感測器背後的簡單概念，可以輕鬆複製此設計，以進行其他運動檢測和監視。而且，該平臺還對可能的放置不精確性表現出很高的容忍度，而不會犧牲運動分類的準確性。

圖1，運動分類。

2、線感測器的製造工藝

線（Gütermann彈性線：64％聚酯纖維，36％聚氨酯；德國製造）首先手動塗上碳阻墨。也可以採用更系統的卷對卷塗布程式。為了確保線被完全覆蓋，首先將線拉伸到最大長度，然後再進行塗層。手動將抗碳油墨擦到拉伸的螺紋上，直到螺紋的每個部分都被覆蓋。然後將線轉移並在80℃的烤箱中烘烤30分鐘。然後，透過壓接工具將兩個外螺紋金屬壓接連線到螺紋的兩端，以實現導線連線和穩定的訊號採集。由於打算將這些線放置在人體面板上，因此添加了一層絕緣層，以防止由於感測器在面板上的摩擦而可能產生的訊號干擾。由Smooth-On，Inc.（美國賓夕法尼亞州Macungie）生產的名為EcoFlex的鉑催化有機矽可實現此目的。將線固定在一端並浸入EcoFlex中，然後將其一側懸掛在機架上幾秒鐘，以便均勻塗覆EcoFlex。EcoFlex塗層的線在室溫下固化。製造過程如圖。 2個 EcoFlex塗層過程與另一端重複。這提供了兩層EcoFlex，可防止EcoFlex層由於頸部運動中與面板的過度摩擦而被撕裂。

圖2（a）應變敏感線的製造過程，包括分別手工塗碳，在80°C下烘烤和Ecoflex塗層（b）Gütermann彈性線橫截面的SEM影象，比例尺為200μm，（c）比例尺為動態迴圈60微米（d）碳塗覆的古特曼彈性線在無應變時的SEM影象，刻度線為500μm（e）碳塗覆的古特曼彈性線在10％應變下的SEM影象，比例尺為200μm（f）動態迴圈。長度為12釐米（g）的碳塗層線的穩定性測試透過超過2000個迴圈的迴圈拉伸進行碳塗層線的穩定性測試。

3、電路原理圖

資料收集電路在圖3a，c中示出 。由BITalino 29設計的微控制器單元和兩個阻抗讀出板（面板活性​感測器），是專門在人體訊號採集領域開發的工具包，用於資料採集和傳輸。微控制器板允許以1 kHz的頻率進行實時資料流傳輸。兩個阻抗（電阻的倒數）讀出單元提供了將用於以後處理的資料。兩個線感測器如圖3所示。 c作為可變電阻。線感測器的兩端焊接在柔性細線上，然後再焊接到讀出板上的兩個資料輸入埠。整個電路由3.7 Li-Po電池供電。藍芽元件連線到微控制器單元，可以將資料實時傳輸到附近的裝置。臂帶，在圖中所示 3 B，包含整個電路的設計和實施，以確保該裝置的便攜性和在實驗過程中被使用。

圖3，電路原理圖和整個系統。（a）迴路（b）螺紋在脖子後面的位置（c）迴路圖。

4、整體系統

總體設計包括從如上所述放置在脖子上的兩個線感測器收集的資料。兩個線感測器放置在頸部的後部，儘管不需要精確的位置，但該位置估計為頸椎區域中間的位置。兩個執行緒感測器以" X"形放置，一個為" /"，另一個為" \"，如圖3所示。 b。使用3M Nexcare柔軟透明面板膠帶（美國明尼蘇達州聖保羅），透過將線的兩端輕拍在面板上，將線感測器固定在脖子上。測量兩個線感測器的阻抗值，並透過BITalino阻抗讀取單元將其傳輸到微控制器單元。收集的資料透過藍芽單元傳輸到附近的計算機。整個系統既緊湊又便攜。

5、實驗與機器學習演算法

在他們的實驗中，研究人員在受試者的脖子背面以" X"形排列了兩條線。感測器塗有導電的碳基油墨，當螺紋彎曲時會檢測到運動，從而產生應變，從而改變了導電方式。當受試者進行一系列頭部運動時，電線將訊號傳送到一個小型藍芽模組，該模組再將資料無線傳輸到計算機或智慧手機進行分析。

資料分析涉及複雜的機器學習方法，以解釋訊號並將其轉換為實時定量的頭部運動，準確度達93％。這樣，感測器和處理器就可以跟蹤運動，而不會受到電線，笨重裝置的干擾，也不會受到諸如使用攝像機或限制在房間或實驗室空間之類的限制條件的干擾。

研究人員表示，儘管演算法需要針對身體上的每個位置進行專門化，但原理證明表明，可以使用螺紋感測器來測量其他肢體的運動。包含線的面板補丁或什至合身的衣服可用於跟蹤測量最相關的環境中的運動，例如在野外，工作場所或教室中。不需要相機的事實提供了額外的隱私。

總結與應用展望：

塔夫茨大學工程學院本科生，該研究的第一作者江一文說："這是一個有前途的演示，說明了我們如何製造一種以非侵入性的方式監測我們的健康，效能和環境的感測器。" "需要做更多的工作來提高感測器的範圍和精度，在這種情況下，這可能意味著要從規則排列或排列成一排的較大數量的絲線中收集資料，並開發改進關節運動量化的演算法。"

其他型別的可穿戴運動感測器設計包括3軸陀螺儀，加速度計和磁力計，以檢測物件相對於其周圍環境的運動。這些感測器基於慣性測量-量化人體如何加速，旋轉或上下運動-並且往往體積更大且更不方便。例如，對於其他系統，為了測量頭部的運動，有必要將一個感測器放置在前額上，將另一個感測器放置在椎骨上方的脖子上。裝置擺放位置過大會干擾受試者的自由移動，或者只是干擾不被測量的便利。

對於諸如運動場上的情況，新穎的基於絲線的感測器範例可以改變遊戲規則。透過將像紋身一樣的細小補丁貼在不同的關節上，運動員可以攜帶運動感測器來檢測他們的身體運動和形態，而塔夫茨團隊早期工作中描述的基於線的汗液感測器也可以潛在地追蹤他們的電解質，乳酸和汗液表現的其他生物學指標。

在路上，螺紋感測器貼片可能會警告卡車駕駛員疲勞或其他情況，在這些情況下跟蹤操作員的警覺性至關重要，從而監視要點頭的人的頭部運動。

江說："如果我們能夠進一步推廣這項技術，那麼在醫療保健領域也將有廣泛的應用。" "例如，那些研究帕金森氏病和其他神經肌肉疾病的人也可以追蹤受試者在正常環境和日常生活中的運動，以收集有關其狀況和治療效果的資料。"