基于摩擦电致发光的自供能条形码识别系统及其在物联网安全认证中的应用

为解决物联网(IoT)设备认证与个人信息安全需求，研究人员开发了基于滑动模式摩擦电致发光(Triboelectric-Induced Electroluminescence)的自供能条形码系统。通过引入锆钛酸铅(PZT)增强界面电场，实现动态光学图案识别，并基于C#平台构建0.2秒快速响应算法，最终通过微信小程序实现智能手机直接解码。该系统具有20000次循环稳定性与抗电磁干扰特性，为无源安全认证提供新范式。

　　

这项突破性研究展示了一种革命性的自供能光学识别技术。通过巧妙利用滑动摩擦产生的原位电荷极化（in situ triboelectrification），系统将机械运动直接转化为可视化光信号。研究团队采用具有高介电常数的锆钛酸铅（Pb(Zr,Ti)O₃）材料，成功将界面电场强度提升300%，使发光亮度达到可识别水平。

创新的C#平台解码算法能实时捕捉随机滑动产生的动态光纹，在200毫秒内完成特征提取与数字编码转换。系统突破性地利用智能手机摄像头配合微信小程序实现解码，摆脱了传统专用设备的限制。测试表明，该条形卡在20000次摩擦循环后仍保持90%以上的信号完整性，且完全不受5G频段电磁干扰影响。

这项技术为医疗设备身份认证带来新可能——其非侵入式识别特性特别适合植入式器械的定期核查，而自供能特性则可应用于手术器械追踪等无源场景。研究人员特别指出，系统产生的光学指纹具有分子级独特性，未来或可用于生物样本标记与防伪。