达特茅斯学院（Dartmouth College）的一个研究小组与微软公司（Microsoft Corp.）合作，开发了一种基于接触敏感技术的物体识别技术，称为Capacitivo，用于制造交互式织物。在即将召开的用户界面软件和技术会议的ACM数字图书馆网站上发表的论文中，该小组描述了他们的技术以及他们所构建的原型在测试时的工作情况。

在过去的十年里，几家公司尝试制造可弯曲的个人电子产品，以集成在智能服装中。到目前为止，大多数将电子产品与可弯曲织物结合的努力都集中在了可以穿着的织物上。在这项新的研究中，研究人员将注意力转移到用于制造其他类型产品的织物上，例如桌布和家具覆盖物。他们的想法是让这些织物表面能够识别被放置在它们身上的东西，然后利用这些信息提供服务。例如，在一张覆盖着智能桌布的桌子上摆放各种水果，可以让智能手机或智能音箱等相关设备提供建议，并使用该水果制作的不同饭菜。

研究人员注意到，其他人先前制造类似产品的努力都是基于制造能识别金属物体的织物。经过他们的努力，他们开发出了一种适用于食品和液体等非金属物体的技术。他们的技术包括将电极网格编织成一块织物基底上的布。当电极受到物体的影响时，集成传感器的检测电极电容将发生变化。然后将布料连接到一个深度学习系统，并训练它识别物体。

研究人员通过制作一个12×12英寸的桌布原型来测试他们的想法，他们将其连接到运行深度学习系统的笔记本电脑上。当水果块被放置在原型上时，系统将分析它们对桌布的影响，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率为94.5%。他们认为这样一个系统可以用于多种用途，包括提醒用户他们在桌上留下的物品，以及帮助他们制定用餐计划。

参考文献：Te-Yen Wu et al. Capacitivo, Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (2020). DOI: 10.1145/3379337.3415829。