澳门大学与东北大学联合研发:葫芦启发式多梯度单元设计,用于精准生理压力传感

2026-01-07 01:41:41
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澳门大学与东北大学联合研发:葫芦启发式多梯度单元设计,用于精准生理压力传感

近年来,柔性可穿戴压力传感器作为电子皮肤、个性化医疗及智能机器人等领域的关键器件,已成为学术界与工业界共同关注的热点。这类装置在推动新一代人机交互(HMI)发展方面展现出巨大潜力。在众多性能指标中,灵敏度与线性度是实现可靠生理监测和稳定输出的核心要素。然而,如何同时提升这两项性能,仍然是当前研究中的主要挑战。

为此,研究人员致力于开发新型材料与微结构设计。例如,Cheng 团队提出了一种结合可编程微结构与超薄离子层的电容式传感器,实现了极高灵敏度与宽线性压力范围,适用于极端载荷监测。在实际的HMI与人体中心传感应用场景中,绝大多数压力输入来自如皮肤接触、肌肉收缩、关节运动等生理活动,且压力通常低于200 kPa。因此,“生理范围压力”通常涵盖从几十帕到几百千帕的范围,覆盖从呼吸、脉搏等微弱信号,到关节和足底压力等较大幅度的运动。

为了满足对宽压力范围内高灵敏度与线性输出的需求,各类机制如压阻式、电容式、压电式、摩擦电式及电化学驱动的压力传感器已被广泛研究。其中,自供电的压电和摩擦电传感器因其无需外部供电、能够直接将机械能转化为电信号而备受关注。此外,电化学和离子梯度传感器也因其高灵敏度和良好的界面电荷调制特性,在生物传感和柔性电子中表现出广泛应用前景。

尽管如此,这些传感器的实际部署通常面临信号调节电路复杂、封装要求高、环境敏感性强等问题。相比之下,压阻式传感器以其高灵敏度、结构简单、成本低及运行稳定等优点,成为生理信号监测和长期HMI应用的理想选择。然而,传统的压阻式设计往往依赖单一参数优化,如电导率或模量,难以在超宽压力范围内同时实现高灵敏度与线性响应。

为了改善这一问题,研究人员探索了多种策略,例如通过建立电导率、模量及几何结构的梯度分布来调控导电通路。例如,Zhang 等开发了一种基于双面导电结构的纸基压阻传感器,利用碳纳米管/纤维素纳米纤维复合材料实现了0-3800 kPa的宽检测范围和4.11 kPa⁻¹的灵敏度,适用于健康监测与步态分析。然而,该设计在初始电流方面仍有局限,难以进一步提升灵敏度。

近年来,通过将导电填料嵌入弹性基材中,并结合微金字塔、微柱或微圆顶阵列等结构,研究人员实现了模量梯度的构建,从而增强传感器的线性与灵敏度。尽管如此,这类设计往往需要高纵横比的微结构在高应变下工作,导致高压响应迅速饱和。因此,单独优化电导率、模量或几何结构难以显著提升整体性能。为此,激光图案化和多层梯度结构等先进策略被引入,但制造复杂性和成本也随之增加。

随着碳纳米管/聚二甲基硅氧烷(CNT/PDMS)复合材料的广泛应用,结合微结构复制成型,已成为实现高灵敏度、低成本、可扩展制造柔性压阻传感器的重要路径。因此,通过在同一单元中实现模量、电导率和几何形状的同步调制,被认为是进一步提升性能的关键。

自然启发下的结构创新

自然界始终是工程设计的重要灵感来源。近年来,研究人员尝试模仿植物叶片、花瓣等结构,并结合人体皮肤中的梯度调节机制,以提升传感器性能。葫芦状结构因其独特的双圆顶形态,在结构上具备明显的梯度优势,已在光纤传感领域用于提高灵敏度。然而,在可穿戴压阻传感器中的应用仍较为有限。

因此,葫芦状结构的仿生研究正受到越来越多的关注。通过在单一单元中同步调节几何尺寸、模量与电导率,有望实现灵敏度与线性度在生理压力范围内的协同提升。

本研究的主要成果

  • 本研究提出了一种葫芦形微圆顶阵列(GSDA),在单个传感单元中集成三个梯度参数:模量、电导率和几何形状。
  • GSDA 单元由导电率较低的实心上圆顶与导电率较高的多孔下圆顶组成。在施加压力时,上圆顶嵌入下圆顶,导致接触面积迅速增加,缩短电隧道距离。
  • 该嵌入机制实现了从串联到并联的电学转变,有效避免早期信号饱和。优化后的传感器在210 kPa压力下仍表现出良好的线性度,灵敏度高达534.9 kPa⁻¹。
  • 通过强度映射分析,证明了GSDA 可作为传感单元或阵列,广泛应用于触觉检测、密码输入、莫尔斯电码、机器人控制和手语识别等领域。

图文解析

图1展示了葫芦形结构的原理图及其在压力作用下的响应机制。通过对比单一与复合微结构,突出了GSDA在灵敏度和线性响应方面的优势。

图2提供了不同结构的性能对比,包括灵敏度、线性范围及压力响应曲线。GSDA在0-210 kPa范围内表现出卓越的综合性能,灵敏度指标显著优于现有研究。

图3详细展示了在不同压力范围内的传感行为,包括低、中、高压下的响应曲线及动态性能测试结果,如响应时间、弛豫时间、湿度与温度稳定性及循环耐久性。

图4展示了GSDA在可穿戴传感中的实际应用,包括脉搏、呼吸监测及运动追踪。传感器能够稳定捕捉生理信号,并在人机交互中实现手势控制与摩尔斯电码输入。

图5聚焦于人机交互场景,展示了从轻按到重按的输出响应、信号编码机制及手语识别功能。通过结合位置与强度的联合编码,传感器支持二维阵列操作、密码解锁及机械手控制。

审核编辑:黄宇

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