Capteur de déformation ultra-sensible et durable pour textiles intelligents

Si les textiles intelligents de l'avenir veulent survivre, leurs composants devront être résilients. Des chercheurs ont développé un capteur de déformation ultra-sensible et résilient qui peut être intégré dans les textiles et les systèmes robotiques souples.

Un design inspiré du Slinky

Les chercheurs ont créé un design qui ressemble et se comporte beaucoup comme un Slinky — un cylindre solide de métal rigide qui, lorsqu'il est modelé en forme de spirale, devient extensible. Ils sont partis d'un matériau rigide en vrac — dans ce cas de la fibre de carbone — et l'ont modelé de manière à ce que le matériau devienne extensible. Le motif est connu sous le nom de méandre serpentine car ses montées et descentes abruptes rappellent le glissement d'un serpent. Les fibres de carbone conductrices modelées sont ensuite placées entre deux substrats élastiques pré-contraints.

La conductivité électrique globale du capteur change lorsque les bords de la fibre de carbone modelée sortent de contact les uns avec les autres, de la même manière que les spirales individuelles d'un Slinky sortent de contact lorsque l'on tire les deux extrémités. Ce processus se produit même avec de faibles déformations, ce qui est la clé de la haute sensibilité du capteur.

Avantages par rapport aux capteurs existants

Contrairement aux capteurs extensibles hautement sensibles actuels qui reposent sur des matériaux exotiques comme le silicium ou les nanofils d'or, ce capteur ne nécessite pas de techniques de fabrication spéciales ni même de salle blanche. Il pourrait être fabriqué à partir de n'importe quel matériau conducteur. Les chercheurs ont testé la résilience du capteur en le poignardant avec un scalpel, en le frappant avec un marteau, en le roulant avec une voiture et en le lavant en machine 10 fois. Le capteur est ressorti intact de chaque test.

Applications : de la réalité virtuelle au diagnostic médical

Pour démontrer sa sensibilité, les chercheurs ont intégré le capteur dans une manche en tissu et demandé à un participant de faire différents gestes de la main : poing, paume ouverte, pince. Les capteurs ont détecté les petits changements dans les muscles de l'avant-bras du sujet à travers le tissu et un algorithme d'apprentissage automatique a pu classer ces gestes avec succès. Une telle manche pourrait être utilisée dans tout, des simulations de réalité virtuelle et vêtements de sport, au diagnostic clinique pour les maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson.

Un autre aspect différenciant la technologie est le faible coût des matériaux constituants et des méthodes d'assemblage. Les chercheurs explorent comment le capteur peut être intégré dans les vêtements en raison de l'interface intime avec le corps humain qu'il fournit. Le capteur pourrait permettre des mesures biomécaniques et physiologiques tout au long de la journée d'une personne, ce qui n'est pas possible avec les approches actuelles.

Regardez une démo du capteur sur Tech Briefs TV ici. Pour plus d'informations, contactez Leah Burrows à cette adresse ; 617-496-1351.