纺织品研究强调了电致发光线作为推动可穿戴电子市场增长的合适生物材料的进展。虽然用定制的设计和图案直接刺绣纺织品可以带来巨大的好处,但机器刺绣可能会挑战这些线的完整性
在《科学进展》杂志上发表的一份关于应用科学和工程的新报告中,Seungse Cho和美国生物医学工程和医学的一组科学家展示了蓝色、绿色和黄色的可刺绣多色电致发光线,这些线与标准刺绣方法相兼容
研究人员使用这些线在不影响其耐磨性或发光能力的情况下,将装饰设计缝合到各种消费织物上。科学家们阐明了消费品上的特定信息或设计,目的是在头盔内衬上开发紧急警报,并将其作为物理危险标志
这些成果提供了一个全面的工具包,可以将发光纺织品集成到时尚的定制工艺品中,甚至可以为休闲服量身定制,并提供多样化和灵活的选择
发光可穿戴设备
发光纺织品由于其能够创造动态和交互式照明效果,使其非常适合作为医疗保健和展示目的的可穿戴时尚,因此越来越受到关注。发光二极管和诸如电致发光薄膜的其他光源可以直接粘合到感兴趣的衣服上。然而,这种方法仍然会影响织物的固有特性,如柔韧性、耐磨性和可洗性
可编织或针织的电致发光线的最新进展促进了发光纺织品的大规模集成,包括大量的照明线或像素阵列。一种多功能的工具,可以将发光纺织品纳入时尚和定制的工艺中,直接应用于消费织物,仍有待实现,以适应广泛的应用
刺绣和机器刺绣旨在为大规模生产提供快速、精确的针织和编织。电致发光线由于其高抗拉强度和光滑的表面而保持满足机器刺绣的要求
在这件作品中,Cho和团队展示了蓝色、绿色和黄色的可刺绣多色电致发光线,这表明它与通用刺绣机兼容,可以在各种消费织物上缝合装饰设计。这些线经久耐用,不易折叠、拉伸和机洗,以满足机器刺绣的需要。Cho和团队展示了一系列机器制作的发光纺织品,用于显示信息和设计功能性应急信号
刺绣多色电致发光线
科学家们研究了可刺绣多色电致发光线的生产,随后将机器刺绣插入发光纺织品中。一开始,他们用硫化锌磷光体和热塑性聚氨酯的混合物在一根可刺绣的导电线的表面涂覆电致发光层
他们使用家用手动卷取机和锥形喷嘴头进行了这一过程,以实现最大的涂布率。该团队将电致发光层应用于螺纹上,并使用掺有铜和锰的硫化锌磷光体来发出蓝光、绿光和黄光
研究人员使用由乙酸乙酯和间苯二酚制成的增粘剂,在透明的可刺绣尼龙纤维上涂上银纳米线,制备了一种透明导电纤维。该团队选择银纳米线是因为它们具有低电阻、高透光率和机械灵活性
电致发光丝线和发光像素的物理和光学特性
该电致发光丝满足特定要求,包括一致的覆盖范围、大于6牛顿的拉伸强度和中等伸长率,表面光洁度最小。科学家们用不同重量比的硫化锌磷光体和热塑性聚氨酯制备了电致发光层
当剪切速率增加时,电致发光层随着粘度的降低而表现出剪切减薄行为。Cho和团队注意到了整体结构,并对发光像素进行了表征,以呈现发光像素的示意图和代表性显微图像,该发光像素底部包含电致发光线,顶部包含透明导电纤维
在这些情况下,发光像素的电致发光强度的相对变化保持不变。科学家们使用直播演示来展示地毯上的发光像素是如何在踩到地毯表面后仍然完好无损的,以便于体重较大的成年人打开/关闭这种材料
发光特性
科学家们改变了交流电压以显示其对电致发光的影响和频率。在固定电压下增加的频率逐渐增加发光强度以获得可变亮度。科学家们在发光像素上进行了多次洗涤循环,同时还进行了拉伸和折叠动作
在洗涤过程中,研究人员将商用液体洗涤剂以自动感应模式放入旋转漂洗和旋转干燥循环中45分钟。在洗涤周期中,发光像素在超过六个小时的时间内显示出最小的温度变化,以突出其适合长期连续使用
概念验证
为了展示可穿戴显示器的能力,科学家们将一个6 x 3的发光像素阵列绣在一个商业头盔衬垫上,作为一个配备了冲击传感器的足球头盔。他们旨在通过实时警告系统检测潜在的严重头部撞击,以提醒佩戴者潜在的脑震荡。这种可穿戴设备可以预防和管理碰撞运动中常见的创伤性脑损伤,用于早期检测和治疗潜在的头部撞击或脑震荡。
测量装置包括一个配备了加速度计、微控制器、继电器和电源的足球头盔。该结构还保留了一个带有发光像素的可拉伸头盔内衬,用于实时检测撞击严重程度。
Cho和团队用哑铃对人体模型的头部施加机械冲击,并将严重程度分为轻度、中度和重度。实验显示了如何可视化对头部的机械冲击,以检测运动或日常生活中包括危险风险的情况下的早期脑震荡管理。
见解
通过这种方式,Seungse Cho及其同事提出了一个多功能的概念,即用与标准刺绣机兼容的多色电致发光线和透明导电纤维制作发光纺织品。这些线更薄,更耐用,可用于机器刺绣,具有可调节的颜色、发光强度和像素位置,以实现更高的通用性和创造性潜力,满足一系列应用。
概念验证,发光纺织品强调集成更安全的电源机制和绝缘策略,以确保可穿戴电子产品的安全性和实用性。
该团队建议包括一个专门为电源量身定制的电路驱动器,以仔细调节电压、频率和波形。此设置可用于显示碰撞的实时测量结果,作为健康相关应用程序的理想解决方案,并将数据可视化。
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