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西安交通大学:受章鱼触角接触行为启发的仿生触觉传感阵列

传感器专家网 ? 来源:高分子科技 ? 作者:高分子科技 ? 2024-12-03 17:56 ? 次阅读
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01

内容概览

现有技术缺点

大面积制造困难:现有柔性压力传感阵列在大面积生产中难以实现高一致性。

稳定性不足:导电层易脱落,长时间使用后传感器阵列稳定性降低。

串扰问题:阵列中传感器单元间存在信号干扰,影响测量精度。

灵敏度与检测范围的矛盾:现有技术难以在保持高灵敏度的同时,适应宽广的压力范围。

创新点

仿生多级穹顶结构

受章鱼触手吸盘启发,通过多级穹顶微结构,实现灵敏度与压力范围的可编程控制。

多级穹顶结构受压逐渐接触电极,提供高灵敏度和宽压力检测范围。

可编程与定制化:灵敏度范围可调(0.15~0.29 kPa^?1),压力范围灵活(10~100 kPa),线性工作范围可变(0~7 kPa至0~40 kPa之间)。

嵌入式导电层

将银纳米线导电层嵌入PDMS微结构中,显著提升传感器耐久性(22,000次循环后性能仍稳定)。

低串扰设计:支撑隔离结构降低传感器阵列的串扰系数(从0.87降至26.62 dB),有效提高传感精度。

高精度制造工艺:采用喷涂与压印技术,实现晶圆级多像素阵列生产,高一致性和可扩展性显著增强。

应用场景

人机交互:精确检测触摸动作,用于智能交互设备。

电子皮肤:赋予机器人触觉感知,提升复杂环境中的操作能力。

医学康复:用于监测人类肌肉活动,支持康复训练与健康诊断。

图像识别:通过空间压力分布实现三维形貌测量。

总结

这项研究通过仿生设计与先进制造技术,提出了一种具有高灵敏度、高稳定性、低串扰、高一致性和可定制性能的柔性压力传感阵列。其创新点包括多级穹顶结构、嵌入式导电层及支撑隔离结构设计,成功解决了传统柔性阵列的制造一致性、信号稳定性和性能调节难题。该技术在人机交互、医学康复和电子皮肤等领域具有广泛应用前景,为未来高性能柔性传感器的发展提供了重要参考。

wKgZO2dN6M6AUhFtAAE-cjBSeB4340.png

文章名称:Biomimetic Contact Behavior Inspired Tactile Sensing Array with Programmable Microdomes Pattern by Scalable and Consistent Fabrication

期 刊:Advances Science

文章DOI:

https://doi.org/10.1002/advs.202408082

通讯作者:西安交通大学邵金友(Jinyou Shao田洪淼(Hongmiao Tian

02

图文简介

多级穹顶结构传感器的灵感与感知机制

受章鱼触手的启发,该文提出了一种基于多尺寸穹顶的可编程感知接触面的传感结构。该文制造的嵌入式微结构柔性压力传感器阵列与其他文献中的传感器进行了比较(图1i)。可以看出:

利用多级结构的逐步接触传感原理,可以提高大压力范围的灵敏度。仿生多级穹顶结构在加压时逐渐接触电极表面,突破了在大灵敏范围下保持高灵敏度的局限;

在压印过程中将导电材料嵌入微穹顶结构中,以提高稳定性,而高精度的压印工艺能够解决多像素阵列大面积扩展中各单元一致性差的问题;

支撑隔离结构有效提高了传感器阵列的串扰抗性。支撑隔离结构减少了传感器单元之间的应变传递,限制了由应变传递引起的机械变形,从而抑制了传感器阵列之间的信号串扰现象;

可模压成型的多像素高精度柔性压力传感器阵列的制造工艺确保了传感器单元性能的一致性,提高了传感器阵列的整体一致性。

wKgZO2dN6M6AfxQIABBej13wDzU155.png

图1. 受章鱼启发的多级穹顶结构传感器的传感机制及性能。a,b) 章鱼触手的传感示意图。c) 穹顶微结构组合的示意图。d) 嵌入式柔性压力传感阵列与多级穹顶微结构的示意图。e,f) 嵌入式多级穹顶微结构的导电原理。g) 多级穹顶微结构的尺寸示意图及扫描电子显微镜(SEM)图像。h) 基于多级结构的大型传感器阵列。i) 所提出的嵌入式柔性传感器阵列与其他传感器阵列的性能比较。

触觉传感阵列的制造过程与表征

对于传感器阵列而言,实现传感器单元敏感结构的高一致性和大面积制造是获得传感器阵列高精度性能的前提,其制造流程如图2a所示。在该研究中,银纳米线的导电层通过喷涂和成型工艺嵌入到PDMS穹顶的微结构层中,并可控地制造出微结构的柔性压力敏感导电薄膜。交指电极则采用电子束蒸发涂层技术制造,压力敏感薄膜与交指电极通过热压工艺进行粘合和封装。

喷涂工艺在制造过程中具有较高的一致性和稳定性。在喷涂后,测量了24个e)。

wKgZO2dN6M6AGRd3ABJQHzFbhaQ166.png

图2. 触觉传感阵列的制造过程与表征。a) 传感器阵列的制造过程。b) 在印刷前后模具表面银纳米线分布的扫描电子显微镜(SEM)图像。c) 导电层中银纳米线的平方电阻分布。d) 半球微结构中元素的分布。e) 灵活压力传感阵列的弯曲与折叠展示。

传感单元的感知特性

wKgZO2dN6M-AD5GDAAm9MxnZyqQ077.png

图3. 传感单元的传感特性。a) 抗串扰的支撑隔离结构示意图。b) 传感单元的灵敏度曲线。c) 在40 kPa压力下,传感单元的响应和恢复时间。d) 在不同压力下,传感单元的响应曲线。e) 在各种压力下,传感单元的I-V曲线。f) 在15 kPa下进行22,000次重复循环的传感阵列的循环稳定性测试。g) 对不同圆顶直径(D = 200 μm, D = 300 μm, D = 500 μm)的传感器压力响应测试。h) 对不同阵列周期(T = 1 mm, T = 1.5 mm, T = 2 mm)的传感器压力响应测试。i) 一级和三级复合圆顶结构的比较。

传感器阵列的性能与应用

wKgZO2dN6M-AKophAAvvOeziUFs878.png

图4. 传感器阵列的性能与应用。a,b) 在50 kPa压力下,无支撑隔离结构与支撑隔离结构之间信号串扰的比较。c) 传感器阵列对“XJTU”的压力图像识别。d) 3 × 8阵列压力传感器各传感器单元的响应曲线。e) 使用气刀清洁玻璃的示意图。f) 气刀出口流量压力检测。g) 用于气刀堵塞位置检测的柔性压力传感器阵列。

结合机器学习算法实现医疗康复应用

用于肌肉检测的传感器阵列信号处理示意图如图5b所示。测试系统由手掌传感器阵列、多通道数据采集、通信模块和主机计算机软件组成。该系统通过识别手部肌肉力量,可以区分不同的手部动作,并能够准确反馈患者手部的精细运动准确性,成功实现了医疗康复的应用。

wKgZO2dN6M-AeR52AA_ujgAEcWI704.png

图5. 结合机器学习算法实现医疗康复应用。a) 人手掌的肌肉分布及相应传感单元的设置。b) 传感器阵列的传感信号处理示意图。c) 控制油门和操纵杆时手部的肌肉活动。d) 在不同操作动作中由不同传感单元收集的压力信号。e) 随机森林算法的分类过程。f) 不同操作动作的分类结果。

来源:https://doi.org/10.1002/advs.202408082

来源:高分子科技

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