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南方科技大学白紫千教授团队《Materials & Design》:具有温度响应黏附性的分层结构纤维传感器,用于可穿戴应用
2025/9/12 15:07:28 admin

柔性自黏附可穿戴传感器因能够与皮肤实现共形贴合并高效采集生理信号,受到广泛关注。然而,现有传感器在确保传感性能的同时,往往难以兼顾防水性、透气性与按需可拆卸等佩戴舒适性需求。


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为应对这一挑战,南方科技大学白紫千教授团队创新性地采用静电纺丝技术构建了一种具有层次化纤维网络结构的自黏附柔性应变传感器,兼具类皮肤的柔软性、自黏附性、透气性及温控黏附力。该传感器的全纤维支架不仅赋予其优异的柔韧性与拉伸性能,还显著提升了其防水性与透湿性。传感层由多壁碳纳米(MWCNT)、炭黑(CB)与热塑性聚氨酯(TPU)复合构成,展现出优异的灵敏度、线性度、快速响应(130 ms)与良好的循环稳定性。黏附层由聚N,N-二甲基丙烯酰胺(PDMA)静电纺丝膜构成,通过分子间氢键与范德华作用力构建高黏附传感器-皮肤界面,即使在潮湿环境中亦维持稳固黏附。


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进一步地,通过调控PDMA中相变单体(如丙烯酸十八酯与丙烯酸月桂酸酯)的比例,可实现黏附层熔融温度的精确调节,从而实现传感器在接近人体温度(~38.1 °C)条件下的按需无损剥离。该传感器将高性能应变响应与优异穿戴舒适性有机结合,在人体运动监测及动作-游戏交互等应用中展现出显著潜力,为下一代智能可穿戴系统的发展提供了新路径。相关研究成果以“A hierarchically structured fibrous sensor with temperature-responsive adhesion for wearable applications”为题目,发表于《Materials & Design》。第一作者为南方科技大学王晓东;通讯作者为南方科技大学白紫千教授。


创新点:

1. 全纤维分层结构:通过静电纺丝构建感应层、间隔层和黏附层,兼具高柔性、可拉伸性与透气性。

2. 高性能传感:利用碳纳米管/炭黑/TPU 复合材料,实现高灵敏度、良好线性度、快速响应(130 ms)及超过2000次循环稳定性。

3. 智能黏附设计:黏附层引入具有相变特性的单体,在接近皮肤温度时即可实现可控脱附,避免撕拉对皮肤造成不适。

4. 优异环境适应性:表现出良好的防水性(接触角107°)和透气性(0.06 kPa·S/m),确保长时间佩戴舒适性。

5. 智能交互应用:结合卷积神经网络(CNN)算法,能高精度识别人类关节动作(分类准确率92.2%),并成功实现动作到虚拟游戏指令的实时映射,展示出人机交互的巨大潜力。


图文详情


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图1 a)自黏附柔性传感器制备过程示意图。b)传感器在人体运动检测和游戏控制领域的应用示意图。


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图 2 自黏附柔性传感器的材料结构和性能表征。a)传感器横截面的扫描电子显微镜(SEM)图像。b)传感层中 TPU 纤维分布的 SEM 图像;c)传感层中 TPU/MWCNT/CB 复合纤维的微观结构;d)黏附层中的纤维结构。e)间隔层和黏附层(I 和 III)的 SEM 图像及相应的 EDS 元素分析(II 和 IV)。f)黏附层的水接触角测试 。粘合层的表面粗糙度测量 – g)二维平面视图和h)三维平面视图。i)黏附层的差示扫描量热(DSC)测试。


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图 3  a)弯曲手指关节上自黏附柔性传感器的受力分析图。传感器在皮肤上受到 b)水平剪切力和 c)垂直剥离粘附力。传感器在各种基底(聚四氟乙烯、玻璃、金属和纸板)上的黏附性能测试。传感器在每种基底上的 d)干燥和 e)潮湿条件下的水平剪切力。f)3M 胶带和传感器在每种基底上的水平剪切力比较。传感器在每种基底上的 g)干燥和 h)潮湿条件下的剥离黏附力。i)3M 胶带和传感器在每种基底上的剥离粘附力比较。j)传感器在聚四氟乙烯基底上经过 10 次循环测试后的粘附强度和 k)3 天循环测试后的粘附强度。l)传感器在聚四氟乙烯基底上 50℃时的黏附测试。


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图 4 a)TPU 弹性体、传感层和自黏附传感器的应力 - 应变曲线。b)传感器在 0~100%应变范围内的五次拉伸曲线。c)传感器的 ΔR/R₀ 与应变以及灵敏度系数(GF)的关系。d)传感器在 0~100%应变范围内的应变曲线和e)ΔR/R₀ 的变化曲线。f)传感器在 20% 应变范围内不同拉伸速率下的 ΔR/R₀ 变化曲线。g)传感器的响应和恢复时间。h)传感器在 20% 应变下进行的 2000 次循环拉伸测试。


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图 5  a-c)传感器在干燥(左)和湿润(右)皮肤上的实际附着力表现。d)传感器在干燥和湿润皮肤上的剥离附着力测试。传感器对不同 e)弯曲角度和 f)固定角度下食指快速循环弯曲的电响应。g)传感器对肘部固定角度下快速循环弯曲的电响应。传感器在固定角度下不同频率的弯曲情况下的 h)手腕和 i)膝盖处的电响应。


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图 6 a) 由传感器收集的人体运动数据。b) 基于卷积神经网络(CNN)的机器学习算法流程图,用于识别人体运动。c) 用于验证手指弯曲角度和 d) 人体关节识别的混淆矩阵。e) 将人体运动映射到游戏角色指令的示意图。f) 运动到游戏映射过程的流程图。g) 集成有印刷电路板的传感器的示意图,相当于游戏控制器。


该工作以“A hierarchically structured fibrous sensor with temperature-responsive adhesion for wearable applications”为题发表在期刊《Materials & Design》上。该研究得到了国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目等项目支持。


原文链接:http://doi.org/10.1016/j.matdes.2025.114694


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