本研究论文聚焦于一种具备协同压缩机制的超宽量程微绒毛柔性压力传感器的探究。
能够同时检测高压与微弱压力的传感器对于生理健康监测和人机交互等应用至关重要。然而,现有传感器通常依赖单一压缩机制(如仅仅依靠接触面积的变化),往往难以满足这些需求。本研究报道了一种微绒毛微结构传感器,其具备的同步压缩机制可实现超宽范围压力监测。该同步压缩机制包含:(1)微绒毛结构诱导的电子转移增强,(2)微结构接触面积增大,(3)整体压缩时的多壁碳纳米管间距减小。在高压阶段,这些机制协同作用引起电阻变化。因此,该传感器可在半月板模拟的极端高压条件(750 kPa)下检测5 kPa的压力变化(商用传感器在此条件下无法产生响应)。该传感器具有58.88 kPa1的高灵敏度、50 Pa至782.5 kPa的超宽工作范围、9 ms的快速响应时间以及优异耐久性(在250 kPa压力下循环10,000次)。这种柔性压力传感器还展现出多场景应用的潜力。本文提出的同步压缩机制可为未来高性能柔性传感器的设计提供新思路。
文献引用:
Ultra-Broad-Range Pressure Sensing Enabled by Synchronous-Compression Mechanism Based on Microvilli-Microstructures Sensor
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202425774
图1 微绒毛微结构压力传感器概念 a) 小肠示意图。b) 小肠绒毛示意图。c) MVMS 的SEM图像。蓝色部分代表微绒毛微结构,微结构的高度为200 微米。d) 传感器的示意图,其采用上敏感层、间隔层和下敏感层组成的三明治结构。e) 敏感层的放大图示。其结构与小肠结构相对应。f) 敏感层SEM横截面图。蓝色部分表示碳布电极。g) 传感器的制造过程及光学图像(CHCl:三氯甲烷)。传感器的尺寸为长 2.5 厘米、宽2.5 厘米、厚3.5毫米。
图2 协同压缩机制探究 a-d)不同工作条件下传感器的等效电路模型和原理图:a)初始状态,b)低压,c)中压,d)高压。箭头颜色的深浅表示电阻变化的程度。e-h)传感器在不同压力下的 I-V 曲线。i)不同压力下传感器的截面SEM图像。上下敏感层之间的间隙为500 微米。
图3 传感器性能测试与对比 a)具备和不具备微绒毛微结构的传感器的电流相对于施加压力的相对变化。曲线的斜率表示灵敏度。b)传感器在连续加载和卸载过程中的迟滞特性曲线。c)传感器的响应时间(9 ms)和弛豫时间(13 ms)。d)传感器在250kpa下经过10000次循环稳定性的测试。内部插图显示了循环的细节。e) MVMS传感器与当前已有报道的压力传感器在灵敏度方面的比较和工作范围。f)传感器的检测限(LOD)测试。传感器的LOD为≈50pa。g)传感器在不同频率压力(50kpa)下的电流变化。h) 为g)中所示信号的小波变换结果。
图4 人体生理信号检测 a)人体生理信号的压力分布。b)四个单词发音过程中传感器的电流变化。c) 60 s脉搏检测结果。插图中显示了三种特征波形。d)重复膝盖弯曲动作检测。e)垂直和水平足部运动检测。f)膝关节示意图。其中的半月板既能承受静态压力,也能承受动压力。g)半月板环境模拟装置示意图。静、动压力分别采用基础压力和脉动压力进行模拟。h)在不同基础压力下,传感器与商用传感器电流相对于5kpa脉动压力变化的对比。
图5 基于微绒毛微结构柔性压力传感器的柔性混合电子系统设计与测试 a) 柔性印刷电路板 (FPCB) 的设计。b) 系统关键组件功能框图。c) 系统在两种不同状态下的照片:搜索BLE连接和无线充电。d) 使用该系统进行颈动脉脉搏检测的示意图。该系统使用无纺布粘附在受试者的脖子上。e) 60 秒内的颈动脉脉搏检测:(i) 检测过程中电压信号的标准化变化。(ii)为(i) 中红色虚线轮廓的放大图像。(iii)为(i) 所示信号的小波变换。频率主要集中在1.3 Hz。f)搭载检测系统的鞋履图像。传感器放置在鞋底的插槽中。g) 不同运行速度下电压信号的归一化变化 (3、6 和 9 km/h)。h) 使用 f) 中的设备进行户外跑步的路线图。i) 运行期间电压信号的归一化变化。j)为(i) 所示信号的小波变换。
图6 基于微绒毛微结构柔性压力传感器的人机交互应用与末端执行器触觉感知 a) 控制系统示意图。灵巧手和末端执行器可以通过法兰连接到机械臂。b) 灵巧手的控制逻辑的定义。c) 演示各种电压范围内的灵巧手动作。d) 时间序列下,释放-抓取-释放动作的图像。e) 传感器阵列光学图像。每个传感器的尺寸分别为长1.5 cm,宽1.5 cm和厚3.5 mm。f) 传感器阵列数据采集和数据可视化过程的图示。g)-h) 末端执行器抓取各种形状物体的图像以及相应的触觉传感结果,包括圆柱体、十字形、反十字形和半圆柱形。
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