曼彻斯特大学李翼、李加深团队《Nano Energy》: 弹性导电纤维 - 柔性应变传感器

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柔性应变传感器在监测人身体健康和活动，人机交互和人工智能方面有着巨大的应用潜力，一直是研究的热点领域。在众多的导电材料中，碳纳米管（CNT）有着很好的导电性、出色的稳定性和生物相容性、以及较低的制造成本，是制备柔性传感器的重要材料之一。柔性传感器在构建人体传感网络时，穿戴界面有着多变的微环境（温度，湿度，酸碱度等）和多种力学输入（压缩，拉伸，弯曲，扭转等），但是目前大部分的传感器对这些刺激都会有一定的响应，从而使得在实际使用过程中，传感精度受到严重的影响。为了解决以上问题，英国曼彻斯特大学李翼教授和李加深博士研究团队开发了渗入式CNT构建的柔性应变传感器，可以有效地应对于复杂多变的可穿戴界面。

图1介绍了CNT柔性传感网络的制备流程。首先，把CNT分散在有机溶液中（图1a），把含有CNT的有机溶液分别加入到硅橡胶Ecoflex A和B中（图1b），然后再将它们混合。该材料可以通过湿法纺丝挤出成长纤维（图1c），3D打印成指定图案（图1d），镂刻印刷在纺织面料上（图1e）。

图1.CNT柔性传感网络的制备流程

图2对CNT/Ecoflex复合材料进行了表征。电镜和表面元素分布展示了CNT均匀的分布在由湿法纺丝制备的纤维表面（图2a）和内部（图2b）。通过改变材料的比例，可以得到不同导电性的纤维（图2c）。红外光谱的表征证明了该复合材料中的CNT和Ecoflex形成了C-Si键（图2d）,增加了材料的稳定性。直接将该材料打印在各种基底上（图2e-g）他们之间可以形成非常好的界面强力。细胞实验证明了该材料具有非常优异的生物相容性（图2h），从而确保在使用过程中，该材料不会对人体细胞造成伤害。

图2.CNT/Ecoflex复合材料的表征

图3对传感器的标定机理以及机电性能表征。该器件可以承受超过860%的拉伸应变（图3a），并且展现出了很好的线性传感特性，优于一些报道的柔性应变传感器（图3b）。图3c-e展示了该传感器在拉伸过程中的形貌实物图和示意图，说明了传感机理。另外，传感器具有非常优异的静态稳定性（图3f）和动态稳定性（图3g,h）、一定程度的滞后性（图3i）、很快的反应速度(图3j）、优异的耐疲劳性（图3k）。

图3.传感器的标定机理以及机电性能表征

图4展现了传感器的传感稳定性-对温度、湿度、和酸碱性和其它力学输入的较低响应度。将一滴水滴到器件表面，水滴会自然的落下，而不是停留在表面或是被吸收（图4a），说明了该材料的疏水特性。将传感器放入洗衣机中，在不同的温度下水洗数个小时，导电性和质量都不会发生明显的退化（图4b,c）。更重要的是，传感器展现出了很高的稳定性，对温度（图4d）、湿度（图4e）、酸碱性(图4f,g）、弯曲(图4h）、扭转(图4i）和压缩(图4j）没有很高的依赖性，从而确保了器件在应对人体复杂多变的可穿戴界面的传感稳定性。

图4.传感器的传感稳定性-对温度、湿度、和酸碱性和其它力学输入的较低响应度

图5展示了传感器在未来人机交互和人工智能中的应用潜力。将传感器缝合到手套上，手指动作的信号可以通过蓝牙传送到个人手机上（图5a,b），而且不同的手势可以通过深度学习网络进行识别和辨认（图5c,d），具有非常高的精度。把该材料通过镂刻印刷的方式打印到护腕上（图5e,f），由该器件组成的智能护腕可以精确的控制机器人手腕的向上/向下弯曲（图5g），展现了在人机交互和康复训练中的巨大应用潜力。

图5.传感器在未来人机交互和人工智能中的应用潜力展示

相关内容以Flexible strain sensing percolation networks towards complicated wearable microclimate and multi-direction mechanical inputs为题发表在Nano Energy上。该论文的通讯作者是曼彻斯特大学李翼教授和李加深博士；曼彻斯特大学博士刘泽堃为论文第一作者。感谢利兹大学的Sheng Quan Xie教授和香港理工大学的Zijian Zheng教授给与的指导与支持。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2022.107444

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