研究人员设计了一种智能织物，可以检测从鳄梨到信用卡的非金属物体，根据达特茅斯学院和微软研究的一项研究。这种名为Capacitivo的织物通过感应电荷的变化来识别不同形状和大小的物品。研究描述和演示视频在ACM用户界面软件和技术研讨会（UIST 2020）上展示。这项研究有可能改变人们通过日常软织物对象与计算互动的方式，研究的高级研究员杨兴东教授说。现有的织物传感技术通常依赖于用户触摸等输入。
新的交互系统依赖于一种“隐式输入”技术，在这种技术中，织物不需要被感应的物体采取行动。
织物系统通过其电极中电荷的变化来识别物体，这种变化是由物体电场的变化引起的。电荷的差异可以与物体的材料类型、大小和接触面积的形状有关。通过机器学习技术，系统将检测到的电荷信息与存储在系统中的数据进行比较。能够识别非金属物体，如食品、液体、厨具、塑料和纸制品，使该系统独特。能够感应非金属物体是智能织物的一个突破，因为它允许用户以全新的方式与各种各样的日常物品互动，研究的主要作者吴特彦说。
在研究中，测试了20个物体在“智能桌布”上。这些物体在大小、形状和材料上各不相同。团队还包括一个水杯和一个碗，以测试系统识别容器满度的可靠性。总体而言，该系统在测试中达到了94.5%的准确率。该系统在区分不同水果（如猕猴桃和鳄梨）方面特别准确。液体容器的状态也相对容易确定。在补充研究中，系统能够区分不同类型的液体，如水、牛奶、苹果酒和苏打水。
对于在织物上不留下明显足迹的物体，如信用卡，系统的准确性较低。
设计原型具有由导电织物制成的菱形电极网格，附着在棉布上。电极的大小和它们之间的距离被设计为最大化感应区域和灵敏度。当织物识别出物体或物体的状态时，智能织物可以触发所需的动作或提示。研究人员预计，该系统可以服务于各种功能，包括帮助寻找丢失的物体、提供警报或通知，并向其他智能系统提供信息，如饮食追踪器。该系统甚至可以通过提供食谱建议和准备说明来协助烹饪。