一、研究背景
智能家居控制系统(SHCS)中的人机交互(HCI)界面是人机信息交互与控制的核心,但现有界面因信息采集静态单一,存在显著安全漏洞。传统应力传感器面临性能权衡难题:电容/压阻式传感器空间分辨率低(多为毫米/厘米级)、结构复杂且成本高;机械发光(ML)传感器虽具备高空间分辨率和分布式检测优势,但低压力检测精度不足、稳定性差,难以媲美电学传感器性能。因此,开发兼具高分辨率、高稳定性、低阈值且安全可靠的多模态传感器,成为突破智能家居交互瓶颈的关键需求。
二、研究亮点
1. 电容模式精准检测应力大小,ML模式可视化应力分布(空间分辨率达200 μm),兼具电学传感器的高稳定性与光学传感器的高分辨率优势。
2. 10,000次循环测试信号波动±0.3%,环境温湿度(20%-90% RH、20-80℃)变化下输出波动<3%;响应/恢复时间分别为36 ms/188 ms,ML触发阈值(0.01 MPa)远低于传统ZnS:Mn2?材料。
3. 融合丝网印刷、刮涂、3D印刷技术,实现复杂结构一体化制备,ML墨水印刷分辨率达当前同类最高水平,适配规模化生产。
4. 结合光电信号与SVM算法,应力分布识别准确率达98.5%,可通过足迹形状+压力大小双重特征实现身份识别,解决单一特征交互的安全隐患。
三、研究内容
1. 高性能ML墨水制备
合成粒径<10 μm的ZnS:Mn2?机械发光粉末,与PDMS、纳米SiO?复合,经辊压分散工艺解决团聚问题,制备出具备高分辨率印刷能力(线宽<100 μm)的ML墨水,应力检测阈值低至0.01 MPa。
2. 传感器结构设计与全印刷制备
通过2D(丝网印刷)与3D印刷技术集成电容式压力传感器(CPS)与ML传感器,构建对称多层结构——AgNWs透明电极(丝网印刷)、PDMS保护层(刮涂)、ML锥状微结构阵列(3D印刷,兼作CPS介电层),实现全印刷低成本制造。
3. 性能优化与机理验证
优化阵列间距(1.0 mm)和锥状单元顶角(51°),通过COMSOL有限元模拟验证微结构应力集中效应;系统表征传感器的电容响应、发光强度、环境稳定性(温湿度)及循环耐久性(10,000次循环)。
4. 机器学习与应用验证
采集4类应力分布的1640组训练样本和410组验证样本,基于支持向量机(SVM)算法实现特征识别;将传感器应用于智能门禁系统(SACS)的身份识别,以及智能家居多对一控制系统(MTOCS)的家电控制。
四、总结与展望
该研究成功开发出全印刷光电双模柔性传感器(OEDM-FS),通过ZnS:Mn2? ML墨水优化与全印刷工艺集成,实现了应力大小与分布的精准协同感知。传感器兼具低检测阈值(0.01 MPa)、高空间分辨率(200 μm)、优异稳定性和低成本优势,结合机器学习算法实现高准确率特征识别。在智能家居场景中,成功应用于智能门禁身份识别和多家电协同控制,80次控制测试仅1次无效操作,突破了传统单模态传感器的性能与安全局限。
文献链接:http://dx.doi.org/10.1002/adma.202517426
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