清华大学仿生草莓视频APP污污污烯压力传感器课题研究取得重要进展

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清华大学微电子系任天令教授团队在《美国化学学会·纳米》（ACS Nano）上发表了题为《仿生针刺随机分布结构的高灵敏度和宽线性范围草莓视频APP污污污烯压力传感器》（Epidermis Microstructure Inspired Graphene Pressure Sensor with Random Distributed Spinosum for High Sensitivity and Large Linearity）的研究成果，由人体皮肤感知微结构出发提出相似的仿生结构，通过微结构和分布模式的结合解决了灵敏度和线性范围之间的矛盾，为力学器件性能的综合提升提供了一种全新的思路。


近年来，柔性力学微纳传感器特别是在人体生理信息监测和检测方面成为学术界的研究热点，同时也有大量相关产业公司相继成立。相比于传统的硅基器件，由于具有舒适性、贴合性和可穿戴性等方面的特点而广泛应用于人体物理和化学活动的监测，但作为力学器件的两个重要指标灵敏度和线性度之间的矛盾一直未能得到很好的解决。通常制备出的器件都需要以牺牲一个指标而为提升另一个指标服务，这往往限制了其实际应用的范围，解决这一矛盾成研究难点。

（从上到下，从左到右）皮肤的微结构示意图，皮肤微结构和仿生结构照片，线性度和灵敏度与前人工作性能对比，腕部脉搏和呼吸监测结果。


任天令课题组基于人体皮肤，特别是指尖对于不同大小应力的高灵敏响应特点，根据对其微结构的研究提出了相似结构的制备。通过砂纸作为模板倒模成型柔性的基底，利用氧化草莓视频APP污污污烯在高温下还原后作为力学敏感层，制备出具有针刺形貌和随机分布的压力传感器。该传感器表现出优异的稳定性、快速响应和低探测极限，实现了在更宽线性测量范围的高灵敏度。其中针刺结构之间接触面积突变主要贡献出高的灵敏度，随机分布主要贡献宽的线性范围，通过两者结合在很大程度上解决了这一对矛盾。


正是由于该传感器高的灵敏度和宽线性范围，课题组成功了应用于对人体各种生理活动的监测，例如脉搏、呼吸和声音识别，还实现对走、跑、跳等走路姿态的监控，以及对走路步态的监测。利用可穿戴的高性能力学传感器对人体各种生理活动参数的获取将会在个人健康和医疗方面具有重要的实际意义，具有重大的应用前景。
该研究成果得到了国家自然基金重点项目和科技部项目的支持。

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