澳门大学与东北大学联合研发葫芦状梯度结构，推动生理压力传感新突破
近年来，柔性可穿戴压力传感器因其在电子皮肤、个性化医疗和智能机器人等领域的广泛应用，受到学界与工业界的高度关注，被认为是下一代人机交互的重要推动力。在众多性能指标中，灵敏度与线性度尤为关键，然而如何在二者之间取得平衡仍是实现精准生理监测和稳定输出的核心难题。为此，研究者们不断探索新型材料与结构设计，以期实现两者的协同优化。
以Cheng团队为例，他们开发了一种可编程微结构策略，结合超薄离子层，成功制备出具备超高灵敏度与兆帕级线性响应的电容式传感器，适用于极端负载监测。在实际的可穿戴HMI和以人体为中心的传感场景中，压力主要来源于皮肤接触、肌肉收缩、关节活动及步态变化，多数情形下的压力范围通常在200 kPa以下。
“生理范围压力”通常指人体在日常活动中产生的压力水平，从微弱的脉搏和呼吸信号（几十帕斯卡）到剧烈运动时的关节负荷和足底压力（可达几百千帕斯卡）。因此，实现对微弱生命体征和大幅度运动状态的同步响应，是构建可靠、定量可穿戴接口的关键。这类传感器需要在低压区间具有超高灵敏度，同时在较高压力下仍能维持稳定、近似线性的输出。
当前，基于压阻、电容、压电、摩擦电、电化学及离子梯度的柔性压力传感器已被广泛研究。自供电型器件（如压电和摩擦电传感器）无需外部电源，可直接将机械刺激转化为电信号，适用于可穿戴和植入式系统。此外，电化学和离子梯度传感器凭借离子传输和界面电荷调制机制，为高灵敏度压力检测提供了新思路。
尽管如此，这些传感器的实用化仍面临挑战，例如复杂的信号处理电路、封装工艺以及长期稳定性等问题。相比之下，压阻式传感器因其高灵敏度、结构简单、成本低廉和运行稳定，成为监测生理信号和人机交互的首选。然而，若仅依赖单一参数优化，如电导率、机械模量或几何结构，难以在宽压范围内同时提升灵敏度与线性。
压阻式传感器的工作机制主要依赖于导电通路的变化，如接触电阻或隧道电阻的调节。通过设计垂直或平面方向上的电导率、模量或几何形状梯度，可有效调控导电路径的演化，从而在宽压区间内实现灵敏度与线性的协同增强。例如，Zhang等人提出一种基于纸张的压阻传感器，采用双层纤维素纳米纤维/碳纳米管敏感层，实现了0-3800 kPa的检测范围和4.11 kPa⁻¹的灵敏度。
尽管单参数梯度设计有助于拓展线性范围，但初始电流仍较高，限制了灵敏度的进一步提升。此外，微结构设计（如微金字塔、微柱和微圆顶）虽可建立模量梯度，但高应变条件下的软区易被压缩，导致响应饱和。激光刻蚀和多层梯度结构虽能提升性能，但制造工艺复杂，成本较高。因此，实现模量、电导率与几何形状的同时调控，是推动低成本、规模化制造高性能传感器的关键。
自然界一直是结构创新的重要灵感来源。近年来，研究者尝试结合仿生结构与梯度调控原理，提升柔性压力传感器的综合性能。例如，受树叶或花瓣启发的非对称微结构，与人体皮肤的梯度特性相融合，已成为提升灵敏度的有效路径。葫芦状结构因其上下圆顶尺寸差异，在光纤传感领域已有应用，但在可穿戴压阻器件中潜力尚未被充分挖掘。
葫芦状结构具备天然的结构优势，其上部为小尺寸高模量区域，下部为大尺寸低模量区域。这种设计有望在压阻传感器中实现模量、电导率与几何形状的同步调节，从而提升灵敏度与线性度。
研究亮点
- 研究团队提出一种基于葫芦形微圆顶阵列（GSDA）的设计，通过一个单元内集成模量、电导率与几何形状三个梯度，实现灵敏度与线性度的协同优化。
- GSDA由低导电率的固体上圆顶和高导电率的多孔下圆顶组成。在压力作用下，上圆顶嵌入下层，增加接触面积并缩短电隧穿距离。
- 该结构在加载过程中实现从串联到并联的电学转变，抑制了初始信号饱和现象。优化后的传感器在210 kPa压力范围内仍保持线性响应，灵敏度高达534.9 kPa⁻¹。
- 通过建立统一的强度映射模型，GSDA可作为基本单元应用于触觉监测、密码编码、莫尔斯电码、机器人控制及手语识别等多种场景。
图文解析
图1展示了葫芦形结构的原理图，上部为小尺寸高模量部分，下部为大尺寸低模量部分。扫描电子显微镜图像显示8% CNT/PDMS固体圆顶与10% CNT/PDMS多孔圆顶的结构差异。图中“E”表示模量，“σ”表示电导率。
图2对比了不同结构的传感器性能，其中GSDA在灵敏度与线性度方面表现最优。归一化电流变化（ΔI/I0）与压力关系图显示，该传感器在210 kPa范围内具有极高线性度（R² = 0.99），灵敏度达到534.9 kPa⁻¹。
图3展示了传感器在不同压力范围内的阶梯加载性能、响应速度、环境鲁棒性及长期稳定性。在50 Pa脉冲下，响应时间仅为17 ms，弛豫时间为15 ms。在极端温湿度条件下，ΔI/I0漂移小于1%。长期疲劳测试显示其在9000次循环后仍保持稳定。
图4介绍了GSDA在可穿戴领域的应用，如脉搏监测、呼吸追踪、帕金森震颤识别及人机交互。ΔI/I0信号可稳定反映呼吸周期（约24次/分钟）和帕金森震颤频率（4-6 Hz），并可用于鼠标控制、摩尔斯电码输入及步态分析。
图5展示了该传感器在人机交互中的潜在用途。通过按压强度与位置的组合，可实现二维信号编码，用于密码解锁、摩尔斯电码输入及机械手控制。例如，五个GSDA传感器贴附于手指关节，可实时监测“U”和“M”字母的手语输出。
审核编辑 黄宇