随着柔性健康监测技术的飞速发展，开发兼具高拉伸性、高灵敏度以及如人体皮肤般高稳定性的应变传感器已变得至关重要。然而，传统传感器往往存在拉伸性有限、透气性较差以及长期稳定性不足等缺陷，难以满足实际可穿戴应用的需求。同时，新兴的液态金属复合材料也面临着制备工艺复杂和界面稳定性差等挑战。

近日，浙江理工大学王训该教授、苏州大学方剑教授、香港理工大学石朔博士合作，结合静电纺丝技术与选择性热压工艺，开发了一种高性能的应变传感器。该方法实现了液态金属在多孔纳米纤维网络中的受控释放，并促进了图案化导电通路的构建。所得仿生皮肤传感器表现出200%的断裂伸长率、优异的水蒸气透过率（WVTR: 2296 g/m²/day）与透气性（120 mm/s）、良好的生物相容性以及显著的耐水性。此外，该传感器在高达100%的应变范围内展现出极高的线性度（R2 > 0.99）、快速的响应时间（270 ms）以及卓越的循环稳定性。实验结果表明，该传感器能够精准监测人体关节运动与手势识别等行为。本研究提出的皮肤传感器制备工艺简便、性能均衡，为可穿戴健康监测与人机交互领域提供了一种行之有效的解决方案。相关研究内容以“A Skin-Like Strain Sensor for Real-Time Human Motion Detection”为题目，发表在期刊《Advanced Functional Materials》上。

图1 基于可拉伸液态金属-纳米纤维的仿生皮肤应变传感器示意图。a) 制备工艺及其在手势识别与运动监测中的应用。b) 仿生皮肤可拉伸传感器的光学照片，以及 c) 扫描电镜（SEM）图像。

本研究利用静电纺丝技术与机械压印工艺，成功开发了一种基于聚氨酯/液态金属（TPU/LM）复合材料的高性能电阻式仿生皮肤应变传感器。该制备工艺简便且环境友好，仅需通过选择性压印即可实现液态金属颗粒（LMPs）从纤维中的受控释放并构建导电通路，从而实现图案化设计。整个制备过程无需复杂设备，且原材料成本低廉，展现出强大的规模化生产潜力。

该传感器表现出优异的综合性能，断裂伸长率达200%，并具有出色的柔韧性，能够适应多种变形模式。其水蒸气透过率（WVTR: 2296 g/m²/day）和透气性（120 mm/s）与棉织物相当，同时超过130°的水接触角确保了长期的佩戴舒适性以及在水下环境中的稳定运行。在传感性能方面，该器件在具备适度灵敏度（GF ≈ 1）的同时展现出高线性度（R2 > 0.99），响应时间为270 ms，并能提供稳定、可靠的信号输出。在经历1000次循环测试后，传感器仍能保持一致的电学性能，表现出卓越的耐久性。

图2 基于可拉伸液态金属-纳米纤维的仿生皮肤传感器性能表征。a) 压力下导电通路形成的示意图。b-c) 施加压力曲线及加压时间对电阻的影响。d) 模压后薄膜的能量色散X射线谱（EDS）元素映射图。e-g) 不同液态金属（LM）含量下的力学性能。h) 最佳压力条件下的电阻特性。i) 仿生皮肤可拉伸传感器的水接触角分析。

上述特性使其能够精准检测从微弱的肌肉震颤到大范围关节运动的人体动作，并已成功应用于手势识别和摩尔斯电码输入系统。此外，通过与机器学习算法相结合，该传感器在多种手势分类中的准确率超过99%，为智能人机交互提供了可靠的技术支撑。该仿生皮肤传感器为可穿戴健康监测与人机交互提供了一种切实的解决方案。总体而言，该仿生皮肤传感器的设计为健康管理与智能人机交互领域提供了一种行之有效的可行方案。

图3 基于可拉伸液态金属-纳米纤维的仿生皮肤传感器在摩尔斯电码与手势识别中的应用。

a) 数据采集与处理工作流示意图。b) 手势0-6对应的五指响应信号。c) 映射至26个英文字母的摩尔斯电码序列。d) 通过手指弯曲产生的“ASSQ”和“VWJ”典型摩尔斯电码信号。e) 基于仿生皮肤可拉伸传感器的手势识别机器学习流水线（或：机器学习流程图）。

第一作者为苏州大学 宋思琪（硕士研究生）。

通讯作者为：王训该教授（浙江理工大学）、方剑教授（苏州大学）、石朔博士（香港理工大学）

论文链接：

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.76229