生理参数采集针织服装服饰检测

生理参数采集针织服装服饰检测的核心项目

一、 功能性核心检测

  1. 电极系统性能:

    • 接触阻抗测试: 测量织物电极与模拟皮肤(或人体实际接触)之间的电阻抗,评估信号传导效率。要求阻抗稳定、足够低(通常目标值在数十千欧姆以下,具体取决于应用),且随时间变化小。
    • 电极位置精度与一致性: 验证集成电极在服装上的位置是否符合设计规范(如特定解剖点),不同批次、不同尺码间位置偏差是否在允许范围内。
    • 电极耐久性: 模拟长期穿着、拉伸、洗涤等场景后,测试电极的导电性能(如电阻变化率)、机械完整性(是否开裂、脱落)是否满足要求。
    • 电极生物相容性: 评估电极材料(包括导电纱线、涂层、粘合剂等)与皮肤接触的安全性,通常依据相关医疗器械/生物相容性标准进行细胞毒性、皮肤致敏性、刺激性等测试。
  2. 生理信号采集质量:

    • 信号保真度与精度: 在可控条件下(如使用生理信号模拟器),对比智能针织服采集的信号与高精度参考设备的信号,评估其波形形态、幅度准确性(如心率、呼吸率的绝对误差)。
    • 信噪比: 测量目标生理信号强度与环境噪声强度的比率,确保信号清晰可辨。
    • 运动伪影抑制能力: 模拟不同强度和类型的身体运动(行走、跑步、上肢活动等),测试服装系统在动态环境下维持信号稳定性的能力,量化运动干扰引入的误差。
    • 信号稳定性与连续性: 长时间穿戴测试下(如数小时至数天),评估信号丢失率、信号漂移、基线稳定性等指标。
    • 多参数交叉干扰: 当同时采集多个参数(如心电+肌电)时,测试各通道信号之间是否存在串扰或干扰现象。

二、 舒适性与适用性检测

  1. 基础服用性能:

    • 尺寸稳定性: 按照纺织品洗涤标准(如家庭机洗)处理后,测量服装关键部位的尺寸变化率。
    • 拉伸回复性与弹性: 测试织物在穿着受力(如拉伸、压迫)后的回复能力,评估是否束缚活动或影响电极贴合度。
    • 透气性与透湿性: 衡量织物允许空气和水蒸气通过的能力,影响穿着舒适度,尤其在活动或炎热环境下。
    • 起毛起球性能: 评估面料在摩擦后表面起毛起球的程度,影响美观和长期舒适感。
    • 色牢度: 测试面料在洗涤、摩擦、汗渍、光照等条件下的颜色保持能力。
  2. 穿戴贴合度与压力分布:

    • 静态/动态贴合性: 评估服装在不同姿态和动作下与身体的贴合程度,确保传感器位置相对固定。
    • 压力舒适性测试: 测量服装(尤其是集成传感器、线缆或电子部件的区域)施加在身体各部位的压力大小及分布,确保在舒适范围内,无局部压迫感。
  3. 耐用性:

    • 耐洗涤性: 模拟多次标准洗涤程序后,全面评估服装外观变化、尺寸变化、传感器功能(导电性、信号质量)、电子部件(如可拆卸模块)接口稳定性、缝线与接缝强度等。
    • 耐磨性: 测试面料(特别是肘部、膝部、臀部等高摩擦区域)抵抗磨损的能力。
    • 接缝强力: 测量服装接缝处抵抗外力破坏的能力。

三、 安全性与可靠性检测

  1. 电气安全:

    • 绝缘电阻与耐电压强度: 验证导电部分(电极、导线)与非导电部分(普通织物)之间以及不同导电回路之间的绝缘性能,确保在正常工作电压和单一故障条件下用户不会受到电击风险。通常依据相关低压电气设备安全标准进行测试。
    • 漏电流: 测量在正常条件和单一故障条件下,从服装导电部分通过使用者流向大地的电流值,必须严格控制在安全限值内。
    • 电磁兼容性: 测试服装在工作时对外部设备的电磁干扰,以及其自身在常见电磁环境下工作的抗干扰能力。
  2. 电池安全(如内置或可穿戴模块):

    • 若集成电池,需进行过充、过放、短路、热冲击、挤压、针刺等滥用测试,评估其安全风险。
    • 评估电池在高温、低温等极端环境下的性能与安全性。
  3. 机械安全:

    • 检查服装上是否有锐利边缘、尖端或突出物可能划伤用户。
    • 评估小部件(如纽扣、连接器)的牢固度,防止脱落造成吞咽风险(尤其对儿童)。
    • 检查线缆布线的固定性,避免缠绕风险。

四、 环境适应性检测

  1. 温度与湿度适应性: 测试服装在高温高湿、低温干燥等极端环境下的信号稳定性、材料性能(如脆化、硬化)、电池性能等。
  2. 储存稳定性: 评估在规定的储存条件(温湿度)下,长期存放后产品性能的变化。

总结:

生理参数采集针织服装的检测是一个涵盖功能性能、舒适耐用、安全可靠及环境适应性的复杂系统工程。其核心在于确保集成的柔性传感系统能够持续、稳定、准确地采集目标生理信号,同时提供良好的穿着体验并保障用户安全。严格、全面的检测是此类产品从实验室走向实际应用、赢得市场信任的关键基石。每一项检测结果都直接关系到用户获取数据的价值、佩戴的意愿以及产品的最终成败。