基于柔性压力传感器稀疏阵列的深度学习电子皮肤
《Sensors and Actuators A: Physical》:Deep Learning Powered E-skin based on Flexible Pressure Sensor Sparse Arrays
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时间:2026年10月29日
来源:Sensors and Actuators A: Physical 4.1
编辑推荐:
利用稀疏阵列提高分辨率。
利用深度学习识别手写字符。
设计空腔结构以扩大测量范围。
引言
柔性电子技术的快速发展正深刻推动着软体机器人[1]、[2]、[3]、人机交互[4]、[5]、[6]、[7]以及可穿戴健康监测[8]、[9]、[10]、[11]等领域的变革。作为该技术的核
利用稀疏阵列提高分辨率。利用深度学习识别手写字符。设计空腔结构以扩大测量范围。引言柔性电子技术的快速发展正深刻推动着软体机器人[1]、[2]、[3]、人机交互[4]、[5]、[6]、[7]以及可穿戴健康监测[8]、[9]、[10]、[11]等领域的变革。作为该技术的核心产品之一,电子皮肤系统模拟了人类皮肤的感知能力,能够对压力、应变、温度等多种触觉刺激作出响应,从而赋予机器更加自然、智能的环境交互能力。在各种传感模式中,压力传感尤为关键,它为物体操作、平衡控制和生理信号检测提供了不可或缺的反馈。为实现有效的压力传感,研究人员开发了多种传感机制,主要包括压阻式[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、电容式[17]、[18]、[19]、[20]、压电式[21]、[22]、[23]、[24]和摩擦电式[25]、[26]、[27]、[28]。其中,压阻式压力传感器因其结构简单、信号采集方便、动态响应范围宽、稳定性好等优点,在电子皮肤研究中占据重要地位。为了增强传感器在多场景下的监测能力(如宽压力范围和高灵敏度),许多研究人员致力于设计微结构(如微金字塔[29]、[30]、微柱阵列[31]、[32]和互锁结构[33]、[34])来提高灵敏度;然而,这通常涉及复杂的制造工艺,阻碍了大规模生产。作为替代或补充策略,利用压阻效应与本质可变形柔性材料相结合,有望在简化工艺的同时提高灵敏度和压力监测范围。然而,如何将这种高性能传感器扩展为大面积、高分辨率的压力传感阵列,仍是当前电子皮肤技术面临的主要技术挑战。实现大面积高分辨率传感主要有两种途径:一是构建独立的传感单元进行逐点传感。例如,受瓦楞纸板结构启发,Li等人[35]提出了一种基于PDMS/多壁碳纳米管复合材料的双层瓦楞结构压阻传感器,并进一步开发了集成在乒乓球中的4×4阵列传感器,用于辅助运动员训练,验证了其应用潜力。Zhang等人[36]设计了一种基于MXene纳米片/银纳米花薄膜和层压组装技术的压力传感器阵列。尽管这类方法能够精确识别每个传感单元的信号变化,但单元数量随传感面积成比例增长,增加了制造工艺的复杂性。另一种方法是采用交叉矩阵排列。例如,Ouyang等人[37]专注于仿生触觉感知,开发了一种具有高时空分辨率的压阻传感器阵列,能够获取32×32像素的图像。Kim等人[38]提出了一种基于垂直排列碳纳米管(VACNT)/聚二甲基硅氧烷(PDMS)复合导体的4×4电阻式压力传感器阵列。该方法通过采用上下层交叉电极,将分辨率提高到了16像素。然而,当这种基于交叉电极的传感器阵列被扩展用于大规模集成时,信号串扰成为主要限制因素,严重损害了有效分辨率,从而削弱了可实现的空间分辨能力。对于手写识别和物体识别等高精度应用,增加传感单元数量是提高分辨率的直接途径,但这显著增加了阵列的制造难度。为缓解这种密度需求,一种常见策略是简化硬件,并依赖深度学习从有限的读出通道中推断高分辨率信息。例如,Kong等人[39]通过拓扑优化和自注意力网络,仅使用23个物理单元重建了超分辨率压力分布,实现了0.73毫米的定位误差。Sohn等人[40]通过解码未图案化MWCNT-PDMS薄膜上八个稀疏电极的电阻变化,同时估计压力和接触位置。Park等人[41]使用DNN从30个稀疏分布的电极重建接触图像,定位误差为5.2±3.3毫米。尽管硬件配置不同,但这些方法遵循相同的原理:物理层仅提供少量信号,空间信息主要依靠算法恢复。因此,物理层本身并没有获得额外的可区分位置,可区分位置的数量仍然受限于单元或电极配置。为了进一步增加这一数量,需要一种在器件结构层面的设计策略。本文提出了一种具有内部空腔结构的稀疏传感阵列(SSA)。基于传统的4×4交叉矩阵,SSA采用八个传感单元的稀疏排列,并将柔性基底与内部空腔结构相结合,使独立可分辨位置从16个增加到41个。空腔由Ecoflex模塑成型。导电油墨由低模量Ecoflex、炭黑(CB)和羟基化多壁碳纳米管(OH-MWCNTs)组成,并原位注入预先设计的通道中以形成传感单元。SSA可用作柔性键盘或书写板。为实现手写字符识别,我们采用CNN-LSTM-Attention网络解码多通道时间信号,对十类手写字符实现了97%的平均识别准确率。这些结果证明了通过结构设计增加可区分位置的稀疏阵列在人机交互中的潜力。章节片段材料Ecoflex 00-30(北京天通华亿景观科技有限公司,中国),CB(直径:约40纳米;广州金凯化工有限公司,中国),OH-MWCNTs(直径:约12纳米;深圳穗恒科技有限公司,中国),不锈钢丝(直径:1.5毫米;上海立信金属制品有限公司,中国),注射器(规格:2毫升;台州明安医疗器械有限公司,中国),无水乙醇(国药集团化学试剂有限公司,中国)。导电油墨制备传感器的敏感层可压力传感机制图2a展示了空腔型单元压力传感器的结构设计示意图,其上下两侧均由Ecoflex层封装。内部传感层由OH-MWCNTs、CB和Ecoflex组成的导电复合材料构成。图2b显示了单元型压力传感器的光学图像。单元型柔性压力传感器的电阻变化机制如下:在施加不同压力或应变时,结论本研究采用Ecoflex 00-30、CB和OH-MWCNTs,将模具浇铸与注塑成型相结合,制备了一种柔性空腔型压力传感器。该传感器在0–68 kPa范围内具有0.13 kPa?1的灵敏度,在68–120 kPa范围内具有0.44 kPa?1的灵敏度,响应时间为170毫秒。在5000次加载-卸载循环中,它还保持了优异的机械稳定性。作为单元型传感器,它实现了与现有柔性压力传感器相当的运动和健康监测能力,适用于CRediT作者贡献声明Lizhe Xujiang:写作——审阅与编辑,写作——初稿,软件,方法学。Yu Peng:写作——审阅与编辑,验证。Shuhuan Lin:写作——审阅与编辑,验证。Zhengyuan Yang:写作——审阅与编辑。Fanan Wei:写作——审阅与编辑,写作——初稿,验证,监督,项目管理,调查,资金获取,概念化。Qing Deng:写作——审阅与编辑,写作——初稿,可视化,验证,利益冲突声明作者声明,他们不知道任何已知的会可能影响本文所报告工作的相互竞争的经济利益或个人关系。致谢本研究由福建省自然科学基金(中国)资助(编号:2026J001102)。Fanan Wei现为福州大学机械工程及自动化学院副教授。他的研究工作集中在生物医学传感器、软体机器人、增材制造和微纳机器人领域。Fanan Wei|Qing Deng|Lizhe Xujiang|Yu Peng|Shuhuan Lin|Zhengyuan Yang
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