中国石油大学（华东）张冬至教授团队 ACS AMI：用于运动检测和语音识别的高性能柔性压力传感器及其智能感知应用

2022-12-30 来源：高分子科技

柔性压力传感器具有柔软、轻便、易穿戴等突出特点，近年来在可穿戴设备、电子皮肤、人机交互、健康监测等领域得到了广泛的应用。其中压阻式柔性压力传感器具有制作简单、信号读取容易、能耗低、静压检测能力强等优点，被认为是下一代传感器的理想选择。为了提高传感器灵敏度，各种微结构传感器（如金字塔结构、圆顶结构、圆柱结构和纤维结构）被研究和报道。然而，这些传感器制造困难并且其压力检测范围有限，导致其大规模制造和实际应用受到限制。因此，开发灵敏度高、检测范围大、成本低的柔性压力传感器仍然是一个挑战。

图1 MoS₂/HEC/PU海绵柔性压力传感器用于运动检测和语音识别

近期，中国石油大学（华东）控制科学与工程学院张冬至教授团队提出了基于二硫化钼（MoS₂）/羟乙基纤维素（HEC）/聚氨酯（PU）柔性压力传感器，报道了该传感器在运动检测中的应用，并结合机器学习算法进行语音检测（图1）。在这项工作中，该团队构造了基于MoS₂/HEC/PU海绵的柔性压力传感器，以PU海绵为基底，其内部多孔结构为传感器提供了良好的机械性能，MoS₂附着在海绵骨架上形成导电路径。HEC的加入有效地改善了MoS₂的粘附性。基于MoS₂/HEC/PU海绵的柔性压力传感器具有灵敏度高、检测范围宽、响应速度快、重复性好等特点（图2）。传感器能够对压力产生灵敏的响应主要归因于海绵多孔结构以及海绵骨架表面微裂纹的产生（图3）。基于MoS₂/HEC/PU海绵的压力传感器被作为可穿戴设备用于监测关节弯曲、足底压力，区分不同程度的触摸等（图4）。此外，还设计了一个压力传感阵列，可用于感知压力分布并识别手指写的阿拉伯数字。最后，使用机器学习算法对传感器检测到的咽喉肌肉运动信号进行了分类，“help”，“food”，“I”，“need”，“one”，“water”，“wonderful”七个单词的识别正确率达到97.14% （图5）。该工作表明了MoS₂/HEC/PU海绵压力传感器在下一代智能可穿戴设备、电子皮肤和人机交互设备中的突出潜力。该工作以“Flexible pressure sensors based on molybdenum disulfide/hydroxyethyl cellulose/polyurethane sponge for motion detection and speech recognition using machine learning”为题发表在ACS Applied Materials & Interfaces上。中国石油大学（华东）硕士研究生陈晓雅为论文第一作者，中国石油大学（华东）张冬至教授为论文通讯作者。该研究得到国家自然科学基金项目、泰山学者工程专项经费资助。

图2 MoS₂/HEC/PU海绵柔性传感器性能测试

图3 MoS₂/HEC/PU海绵柔性压力传感器的敏感机理

图4 用于可穿戴传感设备的MoS₂/HEC/PU海绵柔性压力传感器

图5 基于MoS₂/HEC/PU海绵柔性压力传感器和机器学习算法的语音识别

原文链接：https://doi.org/10.1021/acsami.2c16730

下载：Flexible pressure sensors based on molybdenum disulfide/hydroxyethyl cellulose/polyurethane sponge for motion detection and speech recognition using machine learning

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（责任编辑：xu）

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