全印刷光电双模柔性电子新突破！实现智能家居人机交互

 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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