情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

2B-23
2023/3/1

導電糸と非導電糸の組み合わせによるインタラクティブ刺繍
篠田 和宏1,a)

矢谷 浩司1,b)

概要：布製品にインタラクティブな機能を搭載させるために，様々なスマートテキスタイル技術の研究が行われている．これまでの取り組みでは電極の形状を工夫することによってセンシングに対応した電気的特性を作り出しており，既存の衣服が持っているようなデザインの多様性をスマートテキスタイルでは実現できていない．そこで本研究では，導電糸の上に非導電糸で重ね縫いをすることで，タッチ時における静電容量変化を制御し，タッチ位置検出に利用する手法を提案する．非導電糸の密度を変化させることで，タッチ時における指と導電糸の距離が変化して静電容量変化をもたらす．この手法を利用することで，インタラクティブ刺繍を多様なデザインで実現することができる．

1. はじめにタッチ位置検出に利用する手法を提案する．同一の電極の中で非導電糸の密度 (厚さ) が異なる部分を作成することに布製品にインタラクティブな機能を搭載させるために，よって，それぞれの箇所でタッチ時の指と導電糸間の距離様々なスマートテキスタイル技術の研究が行われている．

が異なるようになり，静電容量に変化をもたらす．また，スマートテキスタイルとは，導電性繊維を用いて布にセン

非導電糸を用いることは，よりカラフルなデザインの実現シング機能を搭載するなど，従来持っていなかった機能をにも繋がる．この手法を利用することで，布上でのタッチ持つ布のことである．これまでの研究では，布の柔軟性と位置検出可能な電極を自由な形状にすることができるようデバイスとしての耐久性を維持しながらセンサーを組み込になり，インタラクティブ刺繍のデザインの多様性を実現

むために，導電性繊維を特定のパターンで縫い込むことにしている (図 1)．

よって，様々なセンシングを実現している．これにより，布の素材としての特性を損なうことなく，インタラクティブデバイスとしての機能を組み込むことが可能になった．

2. 関連研究2.1 刺繍の縫い方と電気的特性の関係

本来，衣服にはデザインを通して自己を表現する社会的刺繍は既存の布地に後付けで導電繊維を組み込むため，機能も持ち合わせている．そのため，これまで長い歴史を刺繍の様々なパラメータを調整することで導電糸を自由度かけてデザインの多様性とそれを実現する様々な技法が培の高い形状や構造で組み込むことができる．これにより，われてきた．その中でも，導電糸を組み込む時にもよく用縫い方によって電気的特性が変化することが先行研究で指いられている刺繍は，自由度の高い形状や模様を布地に組摘されている．

み込むことができるという特徴がある．

Rho らは走り縫いおよびジグザグ縫いにおいて，導電糸

しかし，これまでの取り組みでは電極の形状を工夫するの消費量と刺繍の抵抗値を計算するモデルを構築し，実際ことによって，センシングに対応した電気的特性を作り出の測定値とシミュレーション結果を比較した [5]．調査ししている．つまり，センシング機能を持ち合わせるためにたパラメータは，層の数 (何重に重ねるか)・縫い方 (走りデザイン (電極の形状) に制限が生まれ，社会的な機能が一縫い/ジグザグ縫い)・ステッチの長さ・速度・方向の 5 つ部損なわれている．スマートテキスタイルの技術を世の中である．この研究では，統計的検定手法を用いてどのパラに普及させるためには，デザインの多様性とセンシング機メータが抵抗値の変化に有意な影響をもたらすかを分析し能の両立が必要である．

た．走り縫いのステッチの長さとジグザグ縫いの層の数がそこで本研究では，導電糸の上に非導電糸で重ね縫いをすることで，タッチ時における静電容量変化を制御し，
1a)b)東京大学 Interactive Intelligent Systems Lab.
kazuhiro@iis-lab.org
koji@iis-lab.org© 2023 Information Processing Society of Japan

抵抗値や糸の消費量に有意な差をもたらすことを明らかにした．

Aigner らは一般的な刺繍ミシンを用いて任意の布地に圧力センサを組み込む手法 [1] を提案した．基本のパターン

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図 1: 提案手法により作られたインタラクティブ刺繍．導電糸刺繍の上から非導電糸で糸密度の異なる刺繍を重ねることにより，分岐した形状や複数本の配線を通せないような細い部分を含む形状でのタッチ位置検出を実現している．(a) クローバー刺繍の電極．

(b) 雪だるま刺繍の電極．(c) 銀杏の枝葉刺繍の電極．

をもとに，任意のサイズや輪郭形状に拡張できる圧力センなく重ね縫いする非導電糸の密度を制御することで，形状サとなっている．ここでは，刺繍のパラメータとしてピッによらずにセンシングに対応した電気的特性を持つ電極をチや走り回数などを変化させることで，導電糸刺繍の電気実現する．

的特性を変化させ，分解能を向上させられることを明らかにしている．
このように，刺繍の縫い方によって導電糸刺繍の電気的3. 導電糸と非導電糸の重ね縫いによるタッチ位置検出手法

特性が変化し，センシングの分解能を向上させられること

本研究では導電糸の刺繍の上に非導電糸を異なる密度でが明らかになっている．本研究では，導電糸の上に非導電重ねて刺繍することによってタッチ位置の識別を行う．本糸を重ね縫いするときに，非導電糸の糸密度を変化させる

章では，非導電糸の密度がタッチ時のインピーダンスに与ことでタッチ時の電気的特性を変化させる．

える影響の検証について述べる．また，刺繍の作成やセンシングの方法について示す．

2.2 布上におけるインタラクション検出手法
導電糸等を用いて様々なセンシングやインタラクション

3.1 刺繍の作成を実現する研究が行われている．Hamdan らは，折り目を本研究の刺繍は全てコンピュータミシンを利用して製作

つまんで指で動かすことで操作する二次元のテキスタイルしている．刺繍ミシンはイノヴィス NX2800DW(ブラザーセンサーである Grabrics[2] を開発した．任意軸での折り工業株式会社) を利用した．使用した糸として，導電糸はたたみ検出に対応していることに加え，つまんで入力するナイロン 100%の銀メッキされた導電糸 (Smart-X，株式会ため既存のタッチセンサー等と比べて無意識に入力するこ社フジックス製) を利用した．この導電糸の線抵抗は約 250とを防いでいる．ただ，この手法では複数の独立した電極Ω/m である．非導電糸はポリエステル 100%の刺繍糸 (ウに 1 本ずつ配線を繋げる必要があるため，細長い形状の刺ルトラポス刺繍糸，ブラザー工業株式会社製) を利用した．

繍にしようとした場合に配線の本数が限られてしまう．こ布は綿 100%のシーチングという生地を利用し，布の縮みれにより，刺繍の形状に制限が生まれてしまう．

による刺繍の歪みを防ぐために接着芯を貼り付けている．

また，McDonald らはニットのタッチセンサにおいて正確なタッチ位置を検出するための認識モデル [4] を開発しまた，刺繍データの設計は「刺しゅう PRO11」(ブラザー工業株式会社) を利用した．

た．これは，一次元方向にタッチ位置が検出できるものを非導電糸の密度がタッチ時のインピーダンスに与える影蛇行して配置することで，二次元平面におけるタッチ位置響の検証のために図 2 (a) のような刺繍を作成した．導電の検出を行なっている．この手法は電極の両端の 2 箇所の糸の刺繍は指をタッチするためのタッチ領域とセンシングみ配線を繋げればいいという利点があるが，一筆書き可能回路とクリップで接続するためのセンサ接続領域の 2 つにな形状でなければならないという制限がある．

分かれている．タッチ領域は非導電糸の刺繍を妨げないよ

このように，これらの先行研究では導電部分の形状がセ

うに糸密度を 1 本/mm とし，また導電糸が非導電糸の刺ンシングに対応した電気的特性の実現に重要な意味を持っ繍からはみ出ることがないように非導電糸の刺繍よりも周ている．そのため，センシング技術を布に組み込むにあた

囲 1mm だけ小さくしている．センサ接続領域はクリップり，電極形状に制限が生まれ，既存の衣服が持つようなデの接続位置のずれによる影響を最小限にするために，糸密ザイン性を損なってしまう．本研究では，刺繍の形状では度を 4 本/mm と大きくすることによって抵抗値を小さく© 2023 Information Processing Society of Japan561

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図 3: 非導電糸の密度とタッチ時のインピーダンスの関係
図 2: 検証に利用した電極．(a) 指でタッチするためのタッチ領域とセンシング回路とクリップで接続するためのセンサ接続領域の 2 つに分かれている．(b) 14 種類の糸密度の異なる刺繍を実装して実験を行った．

している．非導電糸の刺繍は導電糸の刺繍のタッチ領域に重ねるように刺繍した．本検証では異なる糸密度の電極で検証するため，1.0, 1.5, 1.8, 2.0, 2.2, 2.5, 2.8, 3.0, 4.0, 6.0,8.0, 10.0, 12.0, 14.0 本/mm の 14 種類の糸密度の電極を用意した (図 2 (b))．また，非導電糸を刺繍するときに導電糸を針で損傷することがないように，偏差を 50%にして，

図 4: クローバー刺繍（図 1 (a)）の電極における各タッチ位置のインピーダンスピッチを 4mm にすることで，導電糸の通っているところに針を打たないようにした．

3.2 センシング手法
センシング手法は様々な周波数の信号を用いてインピーダンス計測を行う手法である SFCS (Swept Frequency

4. インタラクティブ刺繍の作成例
本章では，3 章で示した手法を用いることによって，どのようなインタラクティブ刺繍が作成可能になるかを実際の作例をもとに示す．

Capacitive Sensing) を利用している [6]．本研究においては，Honigman らの方法 [3] を参考にして波形生成器を4.1 クローバー刺繍の電極用いない簡易的な実装にしている．マイコンボードは

図 1 (a) はクローバーを模した電極である．クローバー

Microchip Technology 社の ATSAMD51J19A を搭載したの 4 枚の葉と白詰草の花，茎の計 6 箇所におけるタッチAdafruit Feather M4 Express (Adafruit Industries) を利を識別可能である．また，右下にある導電糸が剥き出しに用して，300kHz から 27.5kHz の範囲で 1980 の周波数で掃なっている部分がクリップでセンサと接続する部分であ引している．

る．クローバーの葉と白詰草の花はそれぞれ茎が分岐した

このセンシング手法で得られたインピーダンスを機械位置にあり，クローバーの 4 枚の葉の導電糸刺繍は同一に学習で分類することで，非導電糸の密度が異なる電極へなっている．このような電極形状では，2.2 で指摘したよのタッチを識別する．機械学習は scikit-learn のランダム

うに，細い茎に複数本の配線を通すことができないことにフォレストを利用している．

加え，分岐があるため一筆書きが不可能な図形となっているが，それぞれのタッチ箇所における非導電糸の糸密度を3.3 非導電糸の密度とタッチ時のインピーダンスの関係異なるものにすることでタッチの識別を可能にしている．

実験参加者の男性 1 名にそれぞれの電極を 10 回ずつタッ

図 4 は 6 つのタッチ箇所をそれぞれ 10 回ずつタッチした

チをしてもらい，センシング結果を収集した．図 3 は糸密時の平均のインピーダンスを示す．

度の異なる電極それぞれの平均のインピーダンスを示す．
非導電糸の密度によって波形が変化していることがわかる．

4.2 雪だるま刺繍の電極収集した結果を元に前述した機械学習アルゴリズムを用い

図 1 (b) は雪だるまを模した電極である．雪だるまを構て層化 K 分割交差検証 (k=3) を行なったところ，macorF1

成する 5 つの白い円と地面の計 6 箇所におけるタッチを識は 0.96 となった．

別可能である．また，クリップでセンサと接続する部分は左下にある．左右の雪だるまはそれぞれクリップ接続箇所© 2023 Information Processing Society of Japan562

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参加者を集めて評価実験を行い，頑健性の検証を行う必要がある．

6. 結論
本研究では，布上でのタッチ位置検出が可能な電極の形状の自由度を高めるために，導電糸の上から異なる密度で非導電糸を重ね縫いした電極を作成することで，タッチ位置の識別を行う手法を提案した．検証では，14 種類の非導図 5: 雪だるま刺繍（図 1 (b)）の電極における各タッチ位置の電糸の密度の異なる電極において，識別に十分な精度になインピーダンスることが明らかになった．また，この知見を活用した電極の作例を提示することで，電極形状の自由度の高さと，既存の刺繍表現の中に自然に組み込めることを示した．今後は，複数の実験参加者による評価実験を行うことで頑健性を確認することや，タッチ位置検出以外の他のインタラクションの検出に応用することに取り組みたい．
謝辞

本研究は，株式会社メルカリ R4D とインクルーシブ工学連携研究機構との共同研究である価値交換工学の成果の一部である．また，株式会社パールヨットから刺繍の作成に関して助言を受けた．
図 6: 銀杏の枝葉刺繍（図 1 (c)）の電極における各タッチ位置のインピーダンス

参考文献
[1]

から見て分岐した位置にある．クローバーの例と同じように，このような分岐した電極形状においても，それぞれのタッチ箇所における非導電糸の糸密度を異なるものにすることでタッチの識別を可能にしている．図 5 は 6 つのタッ

[2]チ箇所をそれぞれ 10 回ずつタッチした時の平均のインピーダンスを示す．

4.3 銀杏の枝葉刺繍の電極[3]

図 1 (c) は銀杏の枝葉を模した電極である．銀杏の 6 枚の葉と実，枝の計 8 箇所におけるタッチを識別可能である．

[4]

また，クリップでセンサと接続する部分は左下にある．それぞれの銀杏の葉や実はそれぞれクリップ接続箇所から見て分岐した位置にある．また，全ての葉につながるように 1本ずつ配線を繋げられるほど枝が太くない．これまでの例[5]と同じように，このような分岐しているかつ複数本の配線を通す太さがないような形状においても，それぞれのタッチ箇所における非導電糸の糸密度を異なるものにすることでタッチの識別を可能にしている．図 6 は 8 つのタッチ箇所をそれぞれ 10 回ずつタッチした時の平均のインピーダンスを示す．

5. 考察

[6]

Aigner, R., Pointner, A., Preindl, T., Parzer, P. andHaller, M.: Embroidered Resistive Pressure Sensors: A
Novel Approach for Textile Interfaces, Proceedings of the2020 CHI Conference on Human Factors in Computing
Systems, CHI ’20, p. 1–13 (2020).
Hamdan, N. A.-h., Heller, F., Wacharamanotham, C.,
Thar, J. and Borchers, J.: Grabrics: A Foldable
Two-Dimensional Textile Input Controller, Proceedingsof the 2016 CHI Conference Extended Abstracts on
Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’16, p.
2497–2503 (2016).
Honigman, C., Hochenbaum, J. and Kapur, A.:
Techniques in Swept Frequency Capacitive Sensing: AnOpen Source Approach., NIME, pp. 74–77 (2014).
McDonald, D. Q., Vallett, R., Solovey, E., Dion, G. andShokoufandeh, A.: Knitted Sensors: Designs and Novel
Approaches for Real-Time, Real-World Sensing, Proc.
ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol.,Vol. 4, No. 4 (2020).
Rho, S. H., Lee, S., Jeong, W. and Lim, D.-Y.: Studyof the optimization of embroidery design parameters for
the Technical Embroidery Machine: derivation of thecorrelation between thread consumption and electricalresistance, Textile Research Journal, Vol. 92, No. 9-10,
pp. 1550–1564 (2022).
Sato, M., Poupyrev, I. and Harrison, C.: Touché:Enhancing Touch Interaction on Humans, Screens,
Liquids, and Everyday Objects, Proceedings of theSIGCHI Conference on Human Factors in Computing
Systems, CHI ’12, p. 483–492 (2012).

多くの実験参加者を集めて検証を行なっているわけではないが，14 パターンの糸密度でタッチを識別できることが明らかになった．タッチ時の押す強さや指のサイズによってばらつきがあることが想定されるため，たくさんの実験© 2023 Information Processing Society of Japan563