Textile Sensorik der Zukunft

Textil ist mehr als Bekleidung. Als Leichtbauteile in Autos und Flugzeugen beispielsweise reduzieren sie deren Gewicht, folglich den Kraftstoffverbrauch und schonen so die Umwelt. Als künstliche Blutgefäße retten sie Leben. Und als textile Heizelemente wärmen eingewebte, leitende Fasern in der Bettdecke die Patienten im Krankenhaus.

Das Unternehmen roma-Strickstoff-Fabrik Rolf Mayer GmbH & Co. aus Balingen produziert hochwertige Strickstoffe für den traditionellen Bekleidungsbereich sowie für Bastel- und Spielmaterialien. Genauso gehören technische Textilien schwerpunktmäßig für die Automobilindustrie und Unterhaltungselektronik zum Repertoire des KMU. Für den technischen Bereich hat das Unternehmen in den letzten Jahren speziell Rundgestricke hergestellt. In diesem Rahmen hat es ein sensorisches Rundgestrick entwickelt, welches Druckbelastungen großflächig erfassen kann. In Krankenhausbetten könnten die Sensoren beispielsweise die Lage von Patienten erfassen und dem Personal melden, wenn diese sich zu wenig bewegen.  

Textilien passen sich an jegliche Geometrie an. Die zeitverzögerte Entspannung des Materials führt aber dazu, dass intelligente Textilien regelmäßig kalibriert werden müssen, um korrekte Messergebnisse zu erhalten. Das wird zum Problem, wenn schnell und genau gemessen werden muss. Würde man die zahlreichen Signalprofile mit definierten Belastungssituationen korrelieren können, könnte der Zusammenhang zwischen dem Signal und dem tatsächlichen auf den Stoff ausgeübten Druck wesentlich genauer ermittelt werden. Damit wäre ein noch breiteres Anwendungsspektrum für die Innovation denkbar.

Unterstützt durch die Deutschen Institute für Textil- und Faserforschung (DITF) in Denkendorf bei Stuttgart, einem Partner des Mittelstand-Digital Zentrums Smarte Kreisläufe möchte das Unternehmen eine Infrastruktur im Unternehmen etablieren, die es ermöglicht, mit Künstlicher Intelligenz (KI) genau diesen Zusammenhang zu ermitteln. Ein Machine-Learning-Modell (ML-Modell) soll das Zeitverhalten des textilen Sensors analysieren, um auf dieser Basis die Auswertung des Signals zu verbessern. Die KI gleicht dafür das Signal des Sensors mit einem Referenzsignal ab und trainiert anhand dieser Daten das ML-Modell.

Die Projektergebnisse steigern nicht nur die Produktqualität smarter Textilien, sondern eröffnen neue Anwendungen und fördern deren Marktakzeptanz. Im privaten und betrieblichen Umfeld könnten textile Sensoren in Medizinprodukten das Körperbewusstsein stärken, Fehlhaltungen erkennen und das Gleichgewichtstraining unterstützen. Sie lassen sich unauffällig in Textilien integrieren und werden von allen Nutzergruppen akzeptiert. Auch andere Branchen profitieren: Im Automotive-Bereich können Sitzbelegung und -position erfasst werden, in der Industrie neue Formen der Mensch-Maschine-Interaktion entstehen und im Smart Home dienen sie als dezente Steuerungselemente.

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