Capacitivo一种接触敏感技术

达特茅斯学院的一组研究人员与Microsoft Corp.合作，开发了一种称为Capacitivo的接触敏感的对象识别技术，用于创建交互式织物。该小组在ACM数字图书馆网站上为即将举行的用户界面软件和技术会议发布的论文中，描述了他们的技术以及测试时构建的原型工作得如何。

在过去的十年中，数家公司已尝试创建可弯曲的个人电子产品以集成到智能衣服中。迄今为止，将电子器件与可弯曲织物融合在一起的大多数此类努力都集中在应穿戴的织物上。在这项新的工作中，研究人员将注意力转移到了用于制造其他产品的织物上，例如桌布和家具覆盖物。他们的想法是让此类表面了解放置在其上的内容，然后使用该信息来提供服务。例如，在覆盖有智能桌布的桌子上放置各种水果可以使诸如智能手机或智能扬声器之类的关联设备建议可以使用该水果准备的不同餐点。

研究人员指出，其他人先前制造类似产品的努力是基于创造可以识别金属物体的织物。通过他们的努力，他们开发了一种适用于非金属物体(例如食物和液体)的技术。他们的技术涉及将电极的网格编织成一块布，该布附着在一个纺织基材上。集成的传感器检测电极电容的变化，因为它们受物体的影响。然后将布料连接到深度学习系统，并进行训练以识别物体。

研究人员通过创建一个12乘12英寸的桌布原型来测试他们的想法，并将它们连接到运行深度学习系统的笔记本电脑上。当将水果块放置在原型上时，系统将分析它们如何影响桌布，并在屏幕上显示水果的名称。经过多次测试，研究人员发现该系统的准确度为94.5%。他们建议这种系统可用于多种目的，包括提醒用户他们遗忘在桌子上的物品以及协助计划饭菜。