可穿戴触觉传感器在电子皮肤、健康监测、假肢与机器人等场景中需要在复杂动态环境下稳定工作，更面临多参数协同优化的挑战，但传统方案往往顾此失彼。灵敏度与量程之间存在固有矛盾：提升灵敏度容易导致高压下结构饱和、量程受限；扩大量程又常以牺牲微小压力灵敏度为代价。此外，器件的穿戴舒适性亦是关键瓶颈，许多基于不透气聚合物基底的传感器长期佩戴会引起闷热不适，严重影响用户体验。
近日，山东大学张成鹏教授团队在期刊《Chemical Engineering Journal》上发表了最新研究成果“Skin-Inspired Self-Assembled Gradient Hetero-Interlocked Nanofibers Tactile Sensor for Handwritten Gesture Recognition”。研究团队提出一种面向高性能与高舒适度兼容的自组装梯度异质互锁结构化纳米纤维（SSGHI）制备策略，通过一步共混静电纺丝将聚二甲基硅氧烷（PDMS）引入热塑性聚氨酯（TPU）体系，并借助模板与串珠引导电场实现纤维结构的原位自组装，构筑具有垂直梯度调控的圆顶异质微结构，从而在纤维上同时复现皮肤的互锁界面与梯度模量特征，为高性能、可呼吸触觉传感器的构建提供了可推广的新路径。
图1 SSGHI传感器皮肤启发设计理念示意图及其制备过程图
人类皮肤作为成熟的天然触觉系统，其卓越触感来源于多层次结构的协同调控：表皮-真皮界面的互锁形貌会在脊顶产生应力集中，从而放大微弱触觉信号；同时，皮肤厚度方向存在模量梯度，并配合不同力学特性的感受器，使其在低压下保持高灵敏、在高压下仍能持续响应，实现灵敏度与量程的兼顾，为人工触觉器件设计提供了重要启发。
图2 TPU纳米纤维和TPU/PDMS纳米纤维的相关形貌表征和成形机理图
基于上述仿生机制，研究团队在材料层面将PDMS引入TPU体系，并在工艺层面利用电场引导自组装，通过模板与串珠状纤维协同构筑圆顶状异质微结构，形成可调的垂直梯度模量，最终获得兼具“互锁放大效应”和“梯度续航效应”的SSGHI纳米纤维触觉层。同时该纳米纤维还实现了368.95 mg/cm2/h的高透气性，为长时间连续监测与日常穿戴场景提供了更友好的舒适基础。
图3 TPU纳米纤维和TPU/PDMS纳米纤维的相关性能图
得益于互锁结构带来的信号放大以及梯度模量带来的形变空间扩展，SSGHI传感器实现了高达75.185 kPa-1的高灵敏度与171 kPa的宽感知范围，并具备43 ms的快速响应与10,000次循环的稳定耐久性。
图4 SSGHI传感器的相关电性能图
更有趣的是，这项工作把传感器从“信号输出”推进到“信息理解”，结合深度学习（CNN），SSGHI 传感器实现了手写手势识别 98.6% 准确率，突出了其在智能可穿戴电子产品和人机交互方面的潜力。
图5：SSGHI传感器在单一手写手势识别任务中的结果图
图6：SSGHI传感器在混合手写手势识别任务中的结果图
论文链接：
https://doi.org/10.1016/j.cej.2026.173575
人物简介
张成鹏，山东大学机械工程学院教授、博士生导师，长期从事微纳制造、智能传感、功能表面、医工交叉等研究。近五年主持国家自然基金面上/青年、国家重点研发计划子课题、山东省重点研发计划、山东省自然基金等科研项目；发表学术论文70余篇，引用总次数近1300次，单篇引用超过190次；申请发明专利50余项，授权30余项（国际发明4项）；参与编写《2022体外诊断科技创新发展报告》《2023中国医疗器械科技创新发展报告--生物医用材料》等研究报告；获山东省科技进步一等奖、山东省科技进步二等奖等科技奖励。
