- 选题背景和意义：
通过感应式纺织品进行的输入在服装、时装、家具、玩具甚至汽车上都有大量的应用。因此，可以预见的是，在不久的将来，那些已经被柔软的轻质织物制作或覆盖的物品可能会成为日常数字生活的重要组成部分。然而，目前在智能织物上的传感技术，用户输入仅限于触摸或织物的变形。
在本文中，我们探索了一种基于接触感应的技术。我们的技术是基于对一些日常物体的精确检测和识别，这些物体通常存在于家庭和工作场所，如苹果、橘子等非金属导电物体，以及玻璃、陶瓷、塑料等非导电物体。我们的技术允许织物在与物体接触时进行感知。使用这些信息，可以触发所需的应用程序进行响应。例如，沙发能够检测用户离开后是否把钥匙忘在了上面。一块空桌布可以提醒使用者在客人用餐前准备餐具，一个杯罩可以提示使用者杯子里是否有某种液体以及温度。
为此，本毕业设计课题:(1)开发基于电容传感的纺织品的目标识别技术;(2)优化传感器电容电极设计，使灵敏度最大化;(3)评估传感技术的准确性;(4)设计相应应用程序演示基于电容传感的纺织品的目标识别技术。
- 课题关键问题及难点：
关键问题：
1.电容传感模型的设计：设计出合理的电容传感模型（电极的排列与连通方式）。
2.优化织物设计：大量实验以测试参数（电极距离，电极大小等）对精度的影响。
3.优化物体识别模型：选择合理的特征训练机器学习模型以提高物体识别精度。
难点：
1. 前人的研究集中在transmission mode，没有研究load mode下进行物体识别的电容传感技术，而load mode依赖于单独连接到系统上的电极。在织物上，实现大量的电路连接是一个挑战，这将需要大量的层或织物面积的很大一部分。但是若将多个电极分别连接成一排或一列（如图1）以减少连接，则自电容将在连接的电极上共享，从而导致每对电极的测量电容将包括连接到测量电极的其他电极的自电容。例如，给定电极图案为菱形图案，其中行和列中的电极分别连接，电容图像中会出现交叉效应(如图2a所示)，因为自电容在连接的行和列上共享。这种效应会使物体的形状无法确定。
2.如何消除环境噪声影响以及消除多个物体同时存在时叠加电容的影响。
