宁波大学翁更生教授课题组 AFM：用于人体健康监测、物体识别及无接触手势识别的3D打印自供能柔性传感器
柔性传感器在健康与人机交互等方面具有不可替代的应用。当前虽然已开发出多种类型的柔性传感器，但是目前的很多柔性传感器都需要整合外部电源。这已成为柔性传感器发展的重要瓶颈。为解决这个问题，一种常见的、较为成熟的方法是将光伏电池等做成非常规的几何形状，以实现薄型、可弯曲和可拉伸的设计，其生产过程需要用到微加工技术，能耗较高，步骤多，因而发展受到限制。此外，压电材料、热电材料等也被用来构筑自供能柔性传感器。这类自供能设计能避免刚性供电器件整合的问题，但是这类传感器往往只能对某一刺激，比如压力，产生响应。近年来，原电池型自供能柔性传感器也得到了一定的发展。这类柔性传感器利用电解质材料的精心设计与电极反应可实现对多种刺激信号的响应。但是基于原电池的柔性自供能传感器在成型制造方面仍较为繁琐，且在无接触动作传感等方面的应用也鲜有报道。
图1. 柔性自供能传感器的设计、制造与应用
为此，宁波大学翁更生教授团队基于前期在原电池型柔性自供能传感器方面的研究，开发出了基于3D打印的多重刺激响应性柔性自供能传感器。如图1所示，柔性自供能传感器由3D打印的PAA水凝胶作为电解质层，3D打印的Cu2+-Ala动态配位交联的PDA/Cu2+/Cu水凝胶作为负极层。在PAA水凝胶底层浸润KMnO4并最终转化成MnO2，从而构成正极层。进一步通过组装石墨薄膜电极，得到柔性自供能传感器。该传感器可应用于可穿戴设备、健康监测、物体识别、及无接触手势识别等方面。
图2. 柔性自供能用于监测不同载荷作用模式
图3. 传感器在人体活动与呼吸监测方面的应用
如图2所示为该传感器的外力响应性分析，可以发现在拉伸、弯曲、压缩、冲击等不同载荷作用模式下，该传感器表现出不同的电流信号，因此对载荷作用具有识别性。研究表明，这种传感器在载荷长期动态作用下也能保持较为稳定的信号输出。如图3所示，基于对力的传感性，可通过与纺织物的复合，用于人体活动的监测。基于电极反应的温度敏感性，该传感器还能用于人体呼吸的监测。如图3所示，用于呼吸监测的传感器被3D打印成镂空结构以增加气流与传感器的接触面积。监测结果表明，传感器可准确确定呼吸频率、呼吸力度。通过深入研究表明，传感信号主要来自气流温度的变化，且具有较好的信号稳定性。此外，通过柔性传感器在柔性抓手上的阵列分布，还可用于抓取物体的几何尺寸识别。
图4.基于温度传感的手势识别
最后，作者发现该柔性传感器具有高度的温度传感性。实验表明，最大有效温度监测距离可达175 mm。将15个柔性传感器安装于如图4所示的监测结构中，每一个传感器作为一个传感通道，并通过数据图像转换，得到温度的二维面信号变化。测试表明，当以不同的手势伸进传感装置即可得到不同的二位图像信息，不同的图像信息对映不同的手势。
以上研究成果以“Self-powered and 3D Printable Soft Sensor for Human Health Monitoring, Object Recognition, and Contactless Hand Gesture Recognition”为题发表于Advanced Functional Materials（Doi: 10.1002/adfm.202411172）。论文第一作者为宁波大学材化学院硕士生唐敬植，通讯作者为宁波大翁更生教授。本研究得到了国家自然科学基金面上项目（22175100），浙江省自然科学基金（LY22E030001）与宁波市自然科学基金（2022J102）的资助。
文章链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.202411172
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