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?國儀電鏡助力!大連理工團隊研發(fā)超靈敏、高穩定應變傳感器

更新時(shí)間:2025-06-06      點(diǎn)擊次數:652

導電彈性體因其卓越的柔性和穩定性,廣泛應用于人機交互和健康監測等領(lǐng)域。為了獲得良好的伸縮性和導電性,通常在柔性聚合物基體中摻雜導電填料(如碳材料、導電聚合物)。近年來(lái),許多研究致力于提高應變傳感器的靈敏度和測量范圍,并取得了顯著(zhù)成果。然而,高速連續動(dòng)態(tài)應變往往會(huì )引起噪聲干擾和基線(xiàn)漂移,從而影響傳感器的準確性。目前,如何分析并解決基于彈性體的應變傳感器的基線(xiàn)漂移仍然是一個(gè)重要的技術(shù)挑戰。

一方面,彈性體的固有粘彈性阻礙了拉伸后的快速應力釋放,導致基線(xiàn)漂移增加。多相復合材料已被用于減少能量耗散并改善傳感器性能。研究表明,不同材料的協(xié)同作用可有效降低彈性體中的滯后現象,但完全消除仍然極具挑戰性。值得注意的是,即使是輕微的滯后應力也可能引起顯著(zhù)的信號漂移。此外,拉伸松弛的速度影響彈性體內殘余應力的分布,在高速應變情況下,滯后效應更加明顯。

另一方面,電極與彈性體之間的界面穩定性也是影響基線(xiàn)漂移的關(guān)鍵因素。目前,大多數應變傳感器使用金屬箔或導電織物作為測試電極,并通過(guò)銀膠與傳感層形成界面連接。此外,在性能測試過(guò)程中,通常采用夾具固定電極區域,以保持穩定性。然而,在實(shí)際應用中,由于缺乏固定結構和高穩定性的導電粘合劑,傳感器表面的電極容易發(fā)生位移,導致界面破壞。這不僅會(huì )對電阻基線(xiàn)產(chǎn)生不可逆的影響,還可能引發(fā)顯著(zhù)的噪聲干擾。研究表明,局部增加彈性體的模量可以降低電極的應變敏感性,但由于缺乏錨定結構,難以保證直接附著(zhù)在彈性體表面的電極的穩定性。

針對上述問(wèn)題,大連理工大學(xué)潘路軍教授團隊借助國儀量子掃描電鏡進(jìn)行了深入研究,提出雙相導電網(wǎng)絡(luò )與穩定電極界面的協(xié)同結構來(lái)構筑應變傳感器。傳感器表面燒結而成的銀金屬島在傳感器釋放過(guò)程中主導電阻變化,從而降低接線(xiàn)漂移。經(jīng)模擬優(yōu)化后的榫卯互鎖結構與PET剛性島協(xié)同增強了電極界面的穩定性,進(jìn)一步降低基線(xiàn)飄移與傳感器噪聲。得益于協(xié)同結構的優(yōu)化設計,即使在連續高速(800 mm/min)大應變下,拉伸釋放后的電阻值仍可無(wú)延遲地恢復99.999%。 此外,傳感器還具有極高靈敏度(GF=55442)、超低檢測限(<0.02%)、快速響應/恢復(52/60 ms)及長(cháng)期穩定性(>5000次循環(huán))?;谠搨鞲衅鞯膯瓮ǖ朗謩葑R別系統可達到98.2%的識別準確率,展現出在智能交互、健康監測等領(lǐng)域的應用潛力。該研究以題為Synergistic Structural Construction of Strain Sensors with Low Baseline Drift and High Sensitivity for Continuous Dynamic Monitoring"的論文發(fā)表在《Nano Letters》上。

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基于導電彈性體應變傳感器現存問(wèn)題及

低漂移傳感器的結構設計


CNT-PDMS基應變傳感器在拉伸過(guò)程中表現出顯著(zhù)的電阻變化,因導電網(wǎng)絡(luò )被破壞而導致電阻升高(圖1a);在釋放階段,由于PDMS的粘彈性作用,CNT網(wǎng)絡(luò )恢復較慢,產(chǎn)生信號漂移。同時(shí),CNT-PDMS與電極間的弱界面易受損,進(jìn)一步引入基線(xiàn)噪聲并降低傳感器精度(圖1b)。為此,研究團隊引入致密的Ag膜構建雙相導電網(wǎng)絡(luò )(圖1c),在拉伸過(guò)程中Ag膜開(kāi)裂成島,釋放后可重新連接。通過(guò)使用凹凸結構電極(MTJ設計)和在PDMS下方粘附PET層,增強了電極的穩定性(圖1d)。Ag膜高導電性在釋放階段主導了電阻變化,顯著(zhù)抑制了漂移(圖1e),而應變不敏感的電極-彈性體界面則保證了信號輸出的準確性。制備過(guò)程中,利用模板澆注法形成榫卯結構,電極置于中心,CNT-PDMS填充其中并熱固化,之后旋涂Ag納米顆粒油墨并低溫燒結,最后將PET層貼附于電極區域(圖1f)。

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圖1. 基于導電彈性體應變傳感器現存問(wèn)題及低漂移傳感器的結構設計。














雙相分級網(wǎng)絡(luò )和電極區域的優(yōu)化設計


研究團隊通過(guò)引入MTJ&PET結構,有效降低了電極偏移帶來(lái)的噪聲,實(shí)現了更穩定的界面接觸(圖2a)。對比測試表明,采用傳統銀膠電極的傳感器在1 s內電阻變化為0.174,而MTJ&PET結構傳感器僅為0.006,界面穩定性顯著(zhù)提高(圖2b)。在動(dòng)態(tài)拉伸過(guò)程中,銀膠界面易破裂,產(chǎn)生嚴重噪聲(圖2c),而MTJ&PET界面即使在80%應變下也保持穩定。進(jìn)一步通過(guò)動(dòng)態(tài)應變測試評估了不同結構對基線(xiàn)漂移(PBD)的影響(圖2d-e)。結果顯示,Ag/CNT-PDMS雙相分層網(wǎng)絡(luò )可顯著(zhù)降低PBD,其中Ag/CNT-PDMS20表現最佳,平均PBD僅為1.91×10?2%,遠低于單一CNT-PDMS結構。Ag島的二維/三維形貌變化影響了電阻響應與漂移行為(圖2f),粗糙表面形成的3D Ag島有助于降低基線(xiàn)漂移。通過(guò)有限元分析優(yōu)化了MTJ&PET的尺寸參數(圖2g-h),最終確定最佳設計為L(cháng)1=0.7 cm、L2=1 cm、L3=0.4 cm。實(shí)驗進(jìn)一步驗證,優(yōu)化結構下電極界面應變僅為0.42%,有效提升了應變環(huán)境下的信號穩定性(圖2i-j)。整體結果表明,MTJ&PET結合Ag/CNT-PDMS雙相網(wǎng)絡(luò )的設計,大幅提升了柔性傳感器在大應變條件下的穩定性和可靠性。

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圖2. 雙相分級網(wǎng)絡(luò )和電極區域的優(yōu)化設計。


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燒結后的金屬銀納米顆粒的SEM圖像。

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高速連續動(dòng)態(tài)應變下的基線(xiàn)漂移特性


為了驗證優(yōu)化的電極區域穩定性,研究團隊制造了四種不同電極結構的應變傳感器,并進(jìn)行了連續拉伸和釋放測試(圖3a)。結果表明,W/O PET&MTJ 和 W MTJ 電極區域在80%和60%應變下出現明顯變形,與仿真預測一致(圖3b)。缺乏PET支撐的W MTJ傳感器在60%應變時(shí)發(fā)生斷裂,而W PET和W PET&MTJ結構則在80%應變下保持完整,說(shuō)明PET有效提升了局部彈性模量。在基線(xiàn)漂移測試中,W PET&MTJ傳感器表現出最小的漂移(圖3c),其釋放后阻值變化僅為0.072(圖3d),且在1.25秒內快速恢復,恢復率高達99.999%。進(jìn)一步在不同拉伸速度(50–800 mm/min)下的測試中,傳感器依然保持了極低的基線(xiàn)漂移(圖3e–g)。得益于A(yíng)g islands的補償作用,傳感器能夠準確監測快速大幅度動(dòng)態(tài)應變變化(圖3h,i)。

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圖3. 高速連續動(dòng)態(tài)應變下的基線(xiàn)漂移特性測試。














低漂移應變傳感器的感應機制和基本性能


受雙相導電網(wǎng)絡(luò )的影響,研究團隊開(kāi)發(fā)的應變傳感器在拉伸過(guò)程中經(jīng)歷了三個(gè)階段的電阻變化(圖4a)。初期,連續的Ag薄膜主導導電,隨后Ag島與CNT-PDMS20并聯(lián),最終隨著(zhù)拉伸加劇,CNT-PDMS20成為電阻主導。傳感器在0–5%、5–12%和12–80%應變區間的靈敏度(GF)分別達到7200、55442和10986,滿(mǎn)足大多數應用需求(圖4b)。不同批次制備的傳感器在各階段均展現出良好的靈敏度一致性,且在靜態(tài)測試中呈現優(yōu)異的線(xiàn)性歐姆特性(圖S28)。即使在0.02%的微小應變下,傳感器也能保持高信噪比和穩定響應(圖4c)??焖倮鞙y試顯示其響應和恢復時(shí)間僅為52 ms和60 ms,支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監測(圖4d)。在不同拉伸速度下(20%應變),傳感器保持穩定的電阻響應(圖4e),并在5000次循環(huán)測試中僅出現1.17%的微小偏移,顯示出優(yōu)異的耐久性(圖4f,g)。與已有PDMS基應變傳感器相比,該傳感器在靈敏度和感應范圍方面展現出顯著(zhù)優(yōu)勢(圖4h),展現了其在動(dòng)態(tài)應變應用中的巨大潛力。

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圖4. 低漂移應變傳感器的感應機制和基本性能。














基于單通道低漂移傳感器的手勢識別應用


為了實(shí)現準確的人機交互,研究團隊基于提出的高靈敏度、低基線(xiàn)漂移應變傳感器開(kāi)發(fā)了單通道手勢識別系統(圖5a)。傳感器固定在手背,通過(guò)監測肌腱變化捕捉手勢動(dòng)作。手勢識別系統包括運動(dòng)提取、信號轉換與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)預測。不同手勢過(guò)程中,阻值時(shí)間序列信號表現出顯著(zhù)差異(圖5b),并通過(guò)連續小波變換進(jìn)一步增強(圖5d)。經(jīng)60個(gè)訓練epoch后,CNN訓練精度達到峰值,主成分分析(PCA)結果表明手勢特征具有清晰分布(圖5e, f),最終五類(lèi)手勢的識別準確率達到98.2%(圖5g)。對比實(shí)驗中,缺乏結構優(yōu)化的傳感器信號噪聲較大,經(jīng)移動(dòng)平均濾波后準確率仍?xún)H為51.3%,PCA顯示特征重疊明顯,CNN分類(lèi)失?。▓D5h–5j)。相比之下,本研究提出的低漂移傳感器結合手勢識別算法,在動(dòng)作意圖識別中展現出優(yōu)異性能,為人機交互應用提供了可靠支持。

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圖5. 基于單通道低漂移傳感器的手勢識別應用。














總結


這項工作提出了一種具有雙相分層網(wǎng)絡(luò )和穩定電極界面的協(xié)同結構,以解決連續動(dòng)態(tài)應變下基于導電彈性體基應變傳感器的基線(xiàn)漂移和噪聲干擾問(wèn)題。該傳感器具有高 GF(高達 55442)、低檢出限 (<0.02%)、出色的穩定性(>5000 次循環(huán))和快速響應/恢復時(shí)間 (52/60 ms)。通過(guò)機器學(xué)習,它可以實(shí)現 98.2% 的手勢識別準確率。這種高靈敏度、低漂移的應變傳感器在各種應用中具有巨大的潛力。



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