当尼古拉·特斯拉预测我们会拥有能够显示视频、照片等内容的手持电话时，他的想法似乎是一个遥不可及的梦想。近100年后，智能手机对我们许多人来说就像是一个额外的附肢。
数字制造工程师们现在正致力于扩展其他日常物品的显示能力。他们探索的一个方向是可重新编程的表面——或可以通过数字方式改变外观的物品——以帮助用户展示重要信息，如健康统计数据，以及在墙壁、杯子或鞋子等物品上的新设计。
来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）、加州大学伯克利分校和奥胡斯大学的研究人员通过制造“PortaChrome”迈出了一个引人注目的新步伐，这是一种可便携的光系统和设计工具，可以改变各种物体的颜色和纹理。该设备配备了紫外线（UV）和红、绿、蓝（RGB）LED，可以附加到日常物品上，如衬衫和耳机。一旦用户创建了设计并通过蓝牙将其发送到PortaChrome机器，表面就可以被编程为多彩的健康数据、娱乐和时尚设计的显示。
要使物品可重新编程，物体必须涂上光变染料，这是一种可以通过光模式变成不同颜色的隐形墨水。一旦涂上染料，个人可以通过团队的图形设计软件创建并传递图案，或使用团队的API直接与设备交互并嵌入数据驱动的设计。当附加到表面时，PortaChrome的UV灯会使染料饱和，而RGB LED则使其去饱和，激活颜色并确保每个像素的色调与预期设计相匹配。
朱和她的同事的集成光系统平均在不到四分钟的时间内改变物体的颜色，这比他们之前的工作“Photo-Chromeleon”快了八倍。这一速度提升来自于切换到一种与物体接触的光源，以传输UV和RGB光线。Photo-Chromeleon使用投影仪来激活光变染料的变色特性，而物体表面的光强度较低。
“PortaChrome提供了一种更方便的方式来重新编程你的环境，”麻省理工学院电气工程和计算机科学博士生、CSAIL成员、该项工作的主要作者云怡·朱（Yunyi Zhu）说。“与我们之前基于投影仪的系统相比，PortaChrome是一种更便携的光源，可以直接放置在光变表面上。这使得颜色变化可以在没有用户干预的情况下发生，并帮助我们避免用UV污染环境。因此，用户在锻炼后可以将心率图穿在衬衫上。”
给日常物品换个新造型
在演示中，PortaChrome在不同表面上显示健康数据。用户在背包上缝上PortaChrome，直接接触涂有光变染料的衬衫背部。高度和心率传感器将数据发送到照明设备，然后通过研究人员开发的重新编程脚本将其转换为图表。这个过程在用户衬衫的背部创建了健康可视化。在类似的展示中，麻省理工学院的研究人员在平板电脑的背面显示了一个逐渐形成的心脏，以展示用户在实现健身目标方面的进展。
PortaChrome还展示了定制可穿戴设备的能力。例如，研究人员重新设计了一些白色耳机，添加了侧向蓝线和水平黄色与紫色条纹。光变染料涂在耳机上，团队随后将PortaChrome设备附加到耳机盒的内部。最后，研究人员成功地将他们的图案重新编程到物体上，形成了水彩艺术的效果。研究人员还使用这一过程将腕部夹板重新上色，以匹配不同的衣服。
最终，这项工作可能用于数字化消费者的物品。想象一下穿上一件可以改变整个衬衫设计的斗篷，或使用汽车罩为你的车辆换个新造型。
PortaChrome的主要成分
在硬件方面，PortaChrome由四种主要成分组合而成。它们的便携设备由一种纺织基础作为支撑，带有焊接的UV灯的纺织层和另一层粘贴的RGB灯，以及一个硅胶扩散层。硅胶层呈半透明的蜂窝状，覆盖交错的UV和RGB LED，并将其引导到单个像素，以正确照亮表面上的设计。
该设备可以灵活地包裹在不同形状的物体上。对于桌子和其他平面表面，可以将PortaChrome放在上面，就像餐垫一样。对于像保温瓶这样的弯曲物品，可以像咖啡杯套一样将光源包裹起来，以确保它重新编程整个表面。
这个便携、灵活的光系统是用制造空间可用的工具（例如激光切割机）制作的，采用相同的方法可以使用柔性PCB材料和其他大规模生产系统进行复制。
虽然它也可以快速将我们的环境转换为动态显示，但朱和她的同事认为它可以进一步提高速度。他们希望使用更小的LED，可能的结果是表面可以在几秒钟内重新编程为更高分辨率的设计，得益于光强度的增加。
“我们日常物品的表面编码了颜色和视觉纹理，传递关键信息并塑造我们与之互动的方式，”未参与该研究的乔治亚理工学院博士后程廷宇（Tingyu Cheng）说。“PortaChrome通过将可重新编程的表面与灵活的光源（UV和RGB LED）和光变颜料集成到日常物品中，迈出了重要一步，使环境像素化，呈现动态颜色和图案。PortaChrome展示的能力可能会彻底改变我们与周围环境的互动方式，特别是在个性化时尚和自适应用户界面等领域。这项技术实现了实时定制，能够无缝融入日常生活，展现了‘无处不在的显示’的未来。”
朱与九位CSAIL成员共同撰写了这篇论文：麻省理工学院博士生及麻省理工学院媒体实验室成员塞德里克·霍内特（Cedric Honnet）；前访问本科研究员杨晓（Yixiao Kang）、安吉丽娜·郑（Angelina J. Zheng）和格雷斯·唐（Grace Tang）；麻省理工学院本科生卢卡·马斯克（Luca Musk）；密歇根大学助理教授朱俊义（Junyi Zhu SM ’19, PhD ’24）；最近的博士后及奥胡斯大学助理教授迈克尔·韦塞利（Michael Wessely）；以及资深作者斯特凡妮·穆勒（Stefanie Mueller），她是麻省理工学院电气工程与计算机科学及机械工程系的TIBCO职业发展副教授，也是CSAIL人机交互工程组的负责人。
这项工作得到了麻省理工学院-GIST联合研究项目的支持，并于十月在ACM用户界面软件与技术研讨会上展示。
