- GlassTENG 眼镜无需电池，通过面部运动产生电力。
- 三个超薄摩擦电纳米发电机驱动传感器收集数据。
- 机器学习算法分析动作，准确率达 93.8%。
- 此技术可监测心血管健康及饮食习惯。
日常眼镜未来有望通过传感器追踪心脏活动、咬合及饮食习惯，且无需电池，这是西北大学工程师的研究报告。该原型名为 GlassTENG，利用传感器收集面部运动产生的机械能，转换为检测所需的电力。参与此项研究的西北大学麦考密克工程学院的 Nivedita Arora 表示，目的是将眼镜变成健康可穿戴设备，无需改变人们的使用习惯，因为约有一半的人口已经佩戴眼镜。
设计的核心由三个超薄的摩擦电纳米发电机组成。它们依赖静电原理：当两种不同材料接触后分开时，电子可以在它们之间移动，创造出短暂的电荷。每个灵活的传感器含有多层结构，随着面部运动不断压合和拉开。快速眨眼、紧闭下巴或血液在动脉中流动都能驱动这些传感器。Arora 表示，眨眼的动作有助于为检测眨眼的传感器供电。
传感器的设计与功能
团队将一个传感器安置在鼻梁位置，靠近颈动脉及眼部周围肌肉，以检测脉搏、眨眼及眉毛运动。第二个传感器位于太阳穴附近，覆盖在浅颞动脉上，检测脉搏及下巴运动。第三个传感器更靠近耳朵，感应咀嚼及紧闭下巴的动作。不同的运动产生不同的电能指纹，动脉脉搏这种最轻微的力度可产生约 50 至 100 毫伏的电压，而眨眼及眉毛上扬则产生约 200 至 500 毫伏，强烈的下巴运动如咀嚼及紧闭下巴则可达到 1.5 伏特。
在测试中，20 名参与者佩戴眼镜进行眨眼、眉毛上扬、咬合、敲击牙齿、进食及交谈等动作。机器学习算法分析信号以识别各项活动，在六项活动中达到 93.8% 的准确率。眼镜对牙齿敲击的识别率为 99%，对下巴紧闭的识别率为 96%，并能将这些动作与日常活动如交谈和进食区分开来。
许多可穿戴设备持续消耗电力，这需要更大的电池以及定期充电。而 GlassTENG 的三个传感器的总消耗功率仅为 4.1 微瓦，这比许多传统传感技术低几个数量级。数据通过蓝牙传输至智能手机或平板电脑。
技术的潜在应用
研究人员认为，此技术可用于监测心血管健康、牙齿咬合问题（不自主的下巴紧闭及牙齿磨损）、疲劳及日常饮食行为。共同作者、预防医学、计算机科学及电气与计算机工程的副教授 Nabil Alshurafa 表示，眼镜可以促使佩戴者放松紧闭的下巴，或更加注意饮食习惯。Arora 表示，长期目标是实现无需电池的设备计算，让眼镜能在检测到生理事件时即时反馈。Alshurafa 指出，目标是让可穿戴设备帮助人们“识别并改变当下的行为”。
该研究发表于 2026 年 ACM 国际可穿戴计算研讨会的会议录中。硕士生 Raj Dave、Jovanis Prodanich 和 Yung-ching Lai 为共同第一作者，而 Ansys, Inc. 部分支持了该项工作。
无需电池的可穿戴技术的前景
GlassTENG 眼镜的创新设计不仅消除了对传统电池的依赖，还能有效监测使用者的健康状况。这种技术的发展对可穿戴设备市场具有重要意义，因为它能减少充电需求，提升用户体验。随着人们对健康管理的关注增加，这类设备的实用性和便捷性将吸引更多用户。此外，通过机器学习分析生理数据，这些眼镜有潜力成为日常健康监测的重要工具，帮助人们更好地管理生活方式和健康行为。