De huidige methoden om het thermofysiologisch comfort te beoordelen vereisen talrijke fysieke prototypes, gespecialiseerde testapparatuur, langdurige en dure draagproeven en multidisciplinaire kennis. Fysiologische parameters zoals de huidtemperatuur Tsk kunnen in verband worden gebracht met thermische gewaarwordingen en het comfort van de proefpersoon. In tegenstelling tot contactsensoren volgt infraroodthermografie (IR) veranderingen in de Tsk over een groot lichaamsoppervlak en staat zij bekend als een snelle, betrouwbare, betaalbare en efficiënte manier om warmteoverdracht in materialen te detecteren. Comfort is een complexe aangelegenheid en het handhaven van de warmtebalans in het menselijk lichaam is afhankelijk van het metabolisme, de intensiteit van de activiteit, de klimatologische omstandigheden maar ook van kledingeigenschappen zoals materialen, ontwerp en pasvorm. Binnen ComforTex-AI zullen gevestigde en innovatieve technieken gebaseerd op IR thermografie, artificiële intelligentie en Deep learning gebruikt worden om een methodologie en algoritmen te ontwikkelen om het draagcomfort van kleding te beoordelen en te optimaliseren.

De verwachte resultaten omvatten onder andere:

(1) testprotocollen betreffende (1.1) IR-thermografie voor de beoordeling van Tsk en (1.2) kwalitatieve comfortbeoordeling door menselijke proefpersonen;
(2) bibliotheek met materiaal- en kledingcomforteigenschappen getest via ultramoderne apparatuur;
(3) AI-algoritme om kledingcomfort te beoordelen en te optimaliseren op basis van thermogrammen en kwalitatieve beoordelingen van proefpersonen;
(4) op gegevens gebaseerde productclassificatie voor specifieke gebruiksomstandigheden;
(5) gevalideerde cases van sportkleding, werkkleding en PBM's voor verschillende doeleinden en
(6) procedures en richtlijnen voor bedrijven.