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北京納米能源所陳翔宇研究員、王中林院士 Nat. Commun.: 基于超高電荷密度的透明靜電界面實現的主動式非接觸眼動追蹤系統

2023-06-08 來源：高分子科技

眼動追蹤技術可以通過解碼眼球轉動、捕捉凝視點和眨眼等眼部動作，提供有關人類視覺行為的信息，是一種可廣泛應用于醫學、商業和工程領域的革命性技術。例如，眼球追蹤已經被廣泛應用于認知功能康復、漸凍癥患者輔助交流、消費者視覺喜好分析以及虛擬現實等領域。盡管已經有多種技術可以實現眼動追蹤，但是這些技術都存在一定的不足，例如植入式的線圈是虹膜搜索線圈的必要元素，容易引起眼球感染；核磁共振技術需要龐大的核磁設備，缺少便攜性；紅外追蹤技術具有高分辨率的優勢，但又不能克服隱私和攝像頭阻擋視線的問題；眼電信號追蹤基于角膜和視網膜不同電位形成的偶極矩來實現眼球追蹤，理論上具有較高的分辨率，已經應用于人機交互和醫學診斷，然而卻過度依賴接觸式的電極（例如Ag/AgCl電極），同樣會存在透氣性不足和皮膚感染的風險。因此探索新的基于電信號的眼動追蹤技術仍然是十分必要的。

以摩擦納米發電機為模型的靜電感應傳感，可以通過帶電體之間的空間靜電場進行非接觸交互傳感，在人機交互領域有廣泛的應用，可以為電信號的眼動追蹤技術提供新的方法。據此，中科院北京納米能源與系統研究所的研究團隊開發了一種基于靜電傳感界面的自驅動眼動追蹤系統，利用眼動時眼周皮膚的動態起伏，與帶有靜電的傳感界面之間形成靜電感應，實現了非接觸的眼動追蹤，可以應用于視覺喜好追蹤分析與眼動控制人機交互等領域。近期，他們在Nature Communications上發表了“Eye tracking and eye expression decoding based on transparent, flexible and ultra-persistent electrostatic interface”的論文，博士研究生石玉祥為論文的第一作者，陳翔宇研究員為通訊作者。

圖1. 用于眼動追蹤的透明、可拉伸的靜電傳感界面。（a）靜電傳感界面的多層結構展開圖。（b、c）傳感界面的掃描電鏡截面圖與陣列排布圖。（d、e）靜電傳感界面用于眼控鼠標輸入的概念圖與工作流程圖。

該自驅動眼動追蹤系統主要依靠高表面電荷密度、高電荷保持能力的透明靜電傳感界面陣列進行眼動動作響應。靜電傳感界面由兩部分組成，一是表面充滿靜電荷的雙介電層，由聚三氟氯乙烯（PCTFE）沉積的PDMS薄膜制備，二是柔性PDMS基底上噴涂制備的表面預刻蝕的銀納米線（Ag NWs）柔性電極，多層結構如圖2（e）所示。通過常用負電性材料的優選，選用磁控濺射的PCTFE沉積在PDMS上制備了雙介電層帶電薄膜；利用化學刻蝕的方法，制備了具有粗糙表面的Ag NW柔性電極，二者的共同作用，改善了這種多次靜電界面的寄生電容，激發了大量界面的陷阱電荷，實現了對電荷駐極特性的顯著增強。在高壓極化后的表面電荷密度可以達到了前所未有的1671.1 μC·m^-2，而且具有超強的電荷保持能力。在非接觸模式下的運行中，經過超1000次的運動檢測，電荷保持率可以達到96.91%，之后經過15天的測試，電荷保持率仍然超過85%。在多次拉伸（彎曲）之后，電荷保持能力也能在90%以上。器件具有較高的柔性和透明度，可以直接貼附在不同曲率的眼鏡上，不會對實現造成阻擋。表面注入電荷的靜電傳感界面在周圍產生靜電場，可以與眼動時眼周皮膚的起伏產生靜電感應作用，在不同的眼動動作中生成了特定的可分辨信號，可實現眼球追蹤、眨眼檢測，該非接觸式眼動檢測機理與之前所報道的可穿戴眼動追蹤技術不同，是一種全新的眼動檢測器件。

圖2. 靜電傳感界面的材料優化與輸出表征。（a、b）高壓極化后PTFE、PVC與PCTFE的轉移電荷與表面電荷密度。（c）三種材料的非接觸式電荷保持能力。（d）DFT計算的材料表面電勢。（e）設計的雙介電層與粗糙表面Ag NW電極模型。（f、g）優化后的靜電傳感界面的轉移電荷與電荷保持能力。

通過眼動時眼周皮膚起伏狀態的定性分析，作者總結出眼部皮膚起伏最為敏感的位置：上、下眼瞼的中間和下眼瞼的兩側位置。據此，作者優化了“上一下三”式的陣列布局，如圖3（c）所示。依靠非接觸靜電感應效應產生的特異性響應信號，該自驅動眼動追蹤系統可以實現眼球轉動和眨眼的精確識別，圖3（e）所示為眼球上、下、左、右四個方向看的特征信號圖。不同方向眼球轉動可實現的角度分辨率為5°。以非接觸靜電感應為原理，該靜電傳感界面可以進一步實現閉眼狀態的眼動檢測，在快速眼動睡眠檢測領域具有一定的應用價值。

圖3. 靜電傳感界面的陣列及眼動響應信號。（a、b）3D眼部掃描圖與眼睛上下看時眼部皮膚起伏分析圖。（c）依據眼部敏感部位確定的陣列排布。（d）傳感界面陣列的實物圖。（e）眼睛不同方向看的四通道信號圖。（f、g）眼睛不同角度上、下看的四通道信號圖。

借助機器學習輔助，本文展示了該系統在視覺喜好分析和眼控鼠標輸入系統的應用。如圖4所示為視覺喜好分析系統，作者搭建了九宮格視覺面板，通過靜電傳感界面陣列的特征靜電信號，捕捉眼球上、下、左、右、左上、右上、左下、右下八個方向的眼球轉動，通過機器學習對信號分類解碼，實現了眼球轉動方向的識別與記錄。將凝視點的軌跡簡化為眼球轉動方向，可以記錄眼睛在九宮格面板上的凝視點移動的移動軌跡。進一步還原凝視點的停留位置、時間和次數，可以提供不同內容的視覺偏好，為商業營銷提供有價值的信息。

圖4. 眼動追蹤系統用于視覺喜好分析。（a、b）視覺喜好分析系統的工作流程圖與工作場景圖。（c）機器學習混淆矩陣。（d）眼動追蹤的凝視點移動軌跡圖。（e）視覺喜好的結果分析圖。

如圖5所示為眼動控制人機交互的應用。作者將不同次數的眨眼信號編碼為鼠標的敲擊指令，將不同角度的眼球轉動信號編碼為箭頭的移動方向，通過對眼動動作信號的分類解碼與再編碼，可以通過眼動控制鼠標箭頭的移動、右鍵菜單的調取、命令的選取，實現了眼動控制的鼠標輸入，能夠為漸凍癥患者提供眼動控制的人機交互方式。該自驅動眼動追蹤系統豐富了眼動追蹤技術方法，并拓展了基于摩擦納米發電機的靜電傳感在醫療、商業和人機交互領域的應用。

圖5. 眼動追蹤系統用于眼動控制鼠標輸入。（a、b）眼控鼠標輸入系統的工作流程圖及其機器學習的神經網絡圖。（c）不同眨眼次數信號與對應的鼠標輸入信號。（d）不同方向看的信號與對應的鼠標移動方向。（e）眼動控制的菜單調取、命令選擇與文件復制過程圖。

文章鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-39068-2

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（責任編輯：xu）

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