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鄭州大學(xué)申長(zhǎng)雨院士和劉春太教授團(tuán)隊(duì) AFM：解耦的溫度-壓力傳感器基于深度學(xué)習(xí)算法輔助的人機(jī)交互應(yīng)用
2024-08-23  來(lái)源：高分子科技

  隨著電子皮膚、智能機(jī)器人、人機(jī)交互設(shè)備等領(lǐng)域的快速發(fā)展，多功能傳感設(shè)備，尤其是柔性溫度壓力傳感器引起了廣泛關(guān)注。然而，通過(guò)簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)制備能夠解耦的同時(shí)具有高靈敏度的溫度-壓力雙功能傳感器，仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。另一方面，柔性可穿戴傳感器的快速發(fā)展對(duì)電子皮膚提出了新的要求，即電子皮膚應(yīng)具有數(shù)據(jù)采集、信息處理和人機(jī)交互功能。將深度學(xué)習(xí)引入傳感器領(lǐng)域，能夠提高傳感器在人機(jī)交互領(lǐng)域的應(yīng)用。然而，如何利用深度學(xué)習(xí)發(fā)揮雙參數(shù)傳感器在人機(jī)交互領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)傳感器信息的高密度和快速高效的傳輸，目前有很少有研究。另一方面，由于傳感器性能和深度學(xué)習(xí)算法的限制，傳感器通常只能識(shí)別預(yù)先設(shè)計(jì)的特定動(dòng)作或信息序列，導(dǎo)致在人機(jī)交互領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用受到限制。因此，制備高靈敏度的可解耦的溫度-壓力雙功能傳感器，并利用深度學(xué)習(xí)算法充分發(fā)揮溫度壓力雙模傳感器的潛力仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。


  鄭州大學(xué)橡塑模具國(guó)家工程研究中心的申長(zhǎng)雨院士和劉春太教授課題組開(kāi)發(fā)了一種基于SWCNT和PEDOT:PSS修飾的多孔三聚氰胺泡沫（MF）的高性能溫度壓力雙模傳感器(SPMF)。根據(jù)壓阻效應(yīng)和熱電效應(yīng)，壓力和溫度信號(hào)可以被SPMF傳感器獨(dú)立地識(shí)別。對(duì)SWCNT進(jìn)行熱處理并引入適量的PEDOT:PSS，通過(guò)界面勢(shì)壘過(guò)濾低能載流子，提升傳感器的塞貝克系數(shù)。一系列實(shí)驗(yàn)表明，該傳感器具有優(yōu)異的壓力/溫度雙參數(shù)傳感性能，靈敏度高、響應(yīng)時(shí)間快、長(zhǎng)期穩(wěn)定性好，可用于解耦的溫度和壓力信號(hào)傳感和非接觸信息傳輸。得益于出色的傳感特性，組裝后的傳感器陣列顯示出良好的識(shí)別溫度和壓力信號(hào)空間分布的能力。在深度學(xué)習(xí)算法的輔助下，對(duì)“觸摸”和“按壓”動(dòng)作分別顯示出99%和98%的高識(shí)別準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)了信息的加密傳輸和隨機(jī)輸入序列的準(zhǔn)確識(shí)別，為人機(jī)交互中高精度多模態(tài)感知平臺(tái)的設(shè)計(jì)提供了一種有前途的策略。該工作以“Decoupled Temperature-Pressure Sensing System for Deep Learning Assisted Human-Machine Interaction”為題發(fā)表在國(guó)際權(quán)威期刊《Advanced Functional Materials》上。文章第一作者是鄭州大學(xué)碩士生陳朝陽(yáng)，通訊作者是劉虎教授和王亞龍博士。


圖1. (a)SPMF傳感器的制備過(guò)程，(b)SPMF的彈性和輕質(zhì)，(c-d)MF和SPMF的SEM圖像，(e)退火前后SWCNT的XPS C1s光譜，(f)具有不同PEDOT:PSS含量的SPMF的塞貝克系數(shù)。


圖2. (a) SPMF傳感器的輸出電壓隨溫差的變化，(b)傳感器有限元分析結(jié)果：在不同溫差下的溫度和電勢(shì)分布，(c)傳感器在不同溫差下的循環(huán)響應(yīng)，( d) 傳感器的輸出電壓隨溫差連續(xù)增加時(shí)的變化，( e)在0.03 K的微小溫差下傳感器的輸出電壓，(f)傳感器溫度傳感的耐久性測(cè)試。


圖3. (a) SPMF傳感器壓力靈敏度，(b)傳感器有限元分析結(jié)果：不同壓力下SPMF傳感器上的應(yīng)力分布，(c)傳感器在不同壓力下的循環(huán)壓縮響應(yīng)曲線，(d)在10 kPa的動(dòng)態(tài)壓力下，傳感器在不同壓縮率下的循環(huán)壓縮響應(yīng)曲線，(e)在10 Pa的壓力和500 mm/min的壓縮速率下，傳感器的響應(yīng)-恢復(fù)時(shí)間，(f)傳感器壓力傳感的耐久性測(cè)試。


圖4. (a)SPMF傳感器在不同溫差下的輸出電壓隨壓力的變化，(b)不同外部壓力下傳感器的塞貝克系數(shù)，(c) 傳感器有限元分析結(jié)果：傳感器在不同溫差和不同壓力下的電勢(shì)和應(yīng)力分布，(d-g)傳感器在不同條件下的I-V曲線：(d)不同DT和0 kPa壓力下、(e)不同的DT和10 kPa壓力下、(f)20 k的恒定溫差和不同的壓力下，(g)不同DT和不同壓力下，(h)溫度-壓力雙模傳感測(cè)試示意圖，(i-j)傳感器在不同條件下的輸出電壓和電流：(i)23k的溫差和動(dòng)態(tài)壓力、(j)20 kPa的穩(wěn)定壓力和動(dòng)態(tài)溫度梯度。


圖5. (a) SPMF傳感器的輸出電壓隨著DT變化，(b) 用手指觸摸傳感器時(shí)，輸出電壓變化，插圖為紅外溫度圖像，(c)當(dāng)傳感器接觸裝有冷水或熱水的燒杯時(shí)，輸出電壓及紅外溫度圖像，(d)傳感器的輸出電流隨應(yīng)力變化，（e-f）用于實(shí)時(shí)檢測(cè)手指彎曲和手腕彎曲時(shí)的傳感性能，(g-i) SPMF傳感器基于莫爾斯電碼的非接觸式通信和接觸式通信，(j-l)傳感器在不同刺激下的壓力和溫度響應(yīng)：(j)手指觸摸，(k)手指按壓，和(l)鉛筆按壓。


圖6. (a)用于溫度-壓力傳感的4×4 SPMF傳感器陣列演示圖，(b-e)溫度-壓力雙模傳感器陣列對(duì)不同溫度燒杯的響應(yīng)信號(hào)。


圖7. (a)1D CNN模型架構(gòu)示意圖，(b)“觸摸”和“按壓”傳感器示意圖。(c)CNN模型在200次訓(xùn)練期間的有效精度和訓(xùn)練損失，(d)“觸摸”和“按壓”狀態(tài)的深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別結(jié)果，(e)用于信息識(shí)別的3×3人機(jī)交互陣列示意圖，(f)識(shí)別“12369”序列的3×3人機(jī)交互陣列示意圖，(g)借助深度學(xué)習(xí)模型對(duì)“12369”序列的八個(gè)典型信息的識(shí)別準(zhǔn)確率結(jié)果，(h)六種復(fù)雜信息傳輸操作的示意圖，(i)六個(gè)復(fù)雜消息的識(shí)別準(zhǔn)確率結(jié)果。


  原文鏈接：https://doi.org/10.1002/adfm.202411688

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（責(zé)任編輯：xu）
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