达特茅斯学院和微软研究院的一项研究表明，研究人员设计了一种智能织物，可以检测从鳄梨到信用卡的非金属物体。这种名为Capacitivo的织物可以感应到电荷的变化从而识别出形状和大小各异的物品。一个研究和论证视频描述传感系统均在ACM研讨会提交了关于用户界面软件和技术(UIST2020年)。
该研究的高级研究员，计算机科学助理教授杨兴东说：“这项研究有可能改变人们通过日常用织物制成的柔软物体与计算机进行交互的方式。
使用织物的现有感测技术通常依赖于诸如用户触摸之类的输入。新的交互式系统依赖于“隐式输入”技术，其中织物不需要其感知对象的动作。
织物系统基于物体电场变化引起的电极中电荷的移动来识别物体。电荷的差异可能与材料的类型，物体的大小和接触区域的形状有关。
使用机器学习技术将检测到的电荷信息与系统中存储的数据进行比较。
识别非金属物体(例如食品，液体，厨具，塑料和纸制品)的能力使该系统独树一帜。
“能够感应非金属物体是智能织物的一项突破，因为它使用户能够以全新的方式与各种各样的日常物品进行交互，”吴德仁博士说。达特茅斯大学的学生，该研究的主要作者。
作为研究的一部分，在“智能桌布”上测试了20个物体。这些物体的大小，形状和材料各不相同。该团队还包括一个水杯和一个碗，以测试系统识别容器填充的可靠性。
总体而言，该系统在测试中达到94.5%的准确性。
该系统对于区分不同的水果(例如猕猴桃和鳄梨)特别准确。液体容器的状态对于系统来说也相对简单。
在一项补充研究中，该系统能够区分不同类型的液体，例如水，牛奶，苹果酒和苏打水。
该系统对于不会在织物上产生牢固足迹的物体(例如信用卡)的准确性较低。
设计原型的特征是菱形电极的网格，该电极由导电织物制成，并附着在一块棉布上。电极的尺寸及其之间的距离经设计可最大化感应面积和灵敏度。
当织物确定对象或对象的状态时(例如盆栽植物需要浇水时)，智能织物可以触发所需的操作或提示。
研究人员期望该系统可以提供多种功能，包括帮助寻找丢失的物体，提供警报或通知，以及向其他智能系统(例如饮食跟踪器)提供信息。
该系统甚至可以通过提出食谱建议并提供准备指导来协助烹饪。
微软研究院的TeddySeyed，武汉大学的LuTan和东南大学的YujiZhang也为这项研究做出了贡献。
