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凱斯西儲大學曹長勇教授團隊《Nano Energy》:基于皮膚啟發的多功能織物基觸覺傳感器
2022-06-07  來源:高分子科技

  多功能觸覺傳感器能夠感知周圍的環境和作用,在可穿戴設備、智能機器人等領域發揮著至關重要的作用。近年來,受人類皮膚的啟發,科學家們開發了多種觸覺傳感器和人造電子皮膚(E-skins),并實現了多種傳感器的集成化。然而,大多數現有的觸覺傳感器是基于單一的傳感機制設計的,不能充分感知信息,也就無法對復雜的外界刺激做出準確的反應。集成多個傳感器的方法,能夠提高感知能力,但通常需要復引入雜的結構設計和制造工藝,并且可能會造成多種刺激感知之間的相互干擾。此外,大多數觸覺傳感器采用聚合物基材料制作,例如聚二甲基硅氧烷(PDMS)、聚對苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 和聚酰亞胺等,這些材料透氣性差,穿戴舒適度較低。與聚合物相比,織物具有質量輕、柔軟、透氣、對人體皮膚友好的特點,是制備可穿戴電子設備的理想材料。



  近日,美國凱斯西儲大學曹長勇教授團隊設計了一種基于織物的多功能觸覺傳感器,能夠實現多功能傳感,可以用于個性化醫療健康監測和軟機器人控制。該新型觸覺傳感器包含一個基于摩擦納米發電機(TENG)的傳感層和一個壓阻傳感層。其中,TENG傳感層用來模擬皮膚快速適應(FA)機械感受器的功能,結合機器學習算法,該傳感層能夠以高精度感知表面紋理和材料類型。壓阻傳感層用以實現慢適應(SA)機械感受器的功能,具有優異的傳感性能:高靈敏度(11.2 kPa-1)、快速響應 (<40 ms)以及良好的工作穩定性 (1500次循環),能夠用來識別語音并實時監控生理信號和人體動作。通過兩種傳感機制的結合,科研團隊展示了該多功能傳感器可以用于材料硬度識別、探測復雜的機械刺激、和作為可穿戴的人機交互界面控制接口來操控柔性機器人的運動。


1. 基于皮膚的多功能織物觸覺傳感器及其應用。(A)人體皮膚與全織物電子皮膚對比示意圖。(B)多功能織物基觸覺傳感器的結構示意圖。(C)摩擦傳感層與壓阻傳感層的輸出信號示意圖。(D)織物基觸覺傳感器在健康監測、材料識別和人機交互方面的應用示意圖。



2. 壓阻傳感層的傳感特性。(A)壓阻傳感層的傳感原理示意圖(B)壓阻傳感層在壓力作用下的電流變化示意圖。(C)在施加不同壓力下,傳感器的I-V曲線。(D)壓力傳感器的壓力和電流變化關系。(E)在傳感器上施加不同的壓力,電流隨時間的變化。(F)傳感器的響應時間。(G)樹葉和種子壓在傳感器上的照片和電流曲線。(H)傳感器的穩定性測試。



3. 實時的檢測人體生理信號和人體運動。(A)人體示意圖,藍色圓點表示檢測的位置。(BC)傳感器檢測到的人說話時的電流變化。(D)傳感器附著在手腕上實時探測脈搏跳動信號。(E)脈搏跳動引起的傳感器信號變化。(F-I)人體不同部位在不同彎曲狀態下對應的電流信號。



4. 摩擦電傳感層的傳感特性以及用于材料表面紋理和材料類型識別。(A)摩擦電傳感層的原理示意圖。(B)摩擦電傳感層的輸出電壓與壓力之間的關系。(C)不同頻率下摩擦電傳感層的輸出電壓信號。(D)摩擦電傳感層感知材料表面紋理的測試示意圖。(E)傳感器在不同紋理材料表面滑動的電壓信號。(F)圖e中電壓信號對應的里葉變換光譜。(G)用于材料識別的人工神經網絡(ANN)示意圖。(H)不同材料的光學照片以及摩擦產生的電壓信號用于材料識別訓練列表 (I,J)材料分類以及材料預測的混淆矩陣圖。



5. 基于紡織品的觸覺傳感器應用于復雜的機械刺激的檢測和軟體機器人的控制。(A)利用傳感器檢測物體硬度的工作示意圖。(B)傳感器碰觸物體產生的信號。(C)觸覺傳感器作為人機界面控制軟機器人的系統示意圖。(D)觸覺傳感器在五種不同的操作狀態下產生的實時信號。(E)由傳感器控制的軟機械臂和人手臂在不同控制命令下的照片。


  該成果發表在國際著名期刊Nano Energy上。論文第一作者為逄堯堃博士(現為青島大學材料學院教授),通訊作者為美國凱斯西儲大學曹長勇教授,佐治亞理工學院王中林院士等為論文共同作者。


  論文鏈接:Yaokun Pang, Xianchen Xu, Shoue Chen, Yuhui Fang, Xiaodong Shi, Yiming Deng, Zhong-Lin Wang, Changyong Cao*, Skin-Inspired Textile-Based Tactile Sensors Enable Multifunctional Sensing of Wearables and Soft Robots, Nano Energy, 2022, 96, 107137.

  https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S221128552200218X


  課題組網站:www.CaoGroup.org

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(責任編輯:xu)
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