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今天的文章中，超哥给大家介绍一种基于MEMS超声换能器的便携式眨眼监测解决方案，旨在解决现有方法中的不适和安全问题。采用氮化铝作为压电材料的MEMS换能器，设计和制造了一种2.5毫米×2.5毫米的低功耗、轻量级阵列，用于实时监测眼睛的开闭状态。实验表明，系统能准确区分单眼、双眼开闭状态以及不同志愿者的眨眼活动，信噪比达30dB，响应时间小于1毫秒。应用场景涵盖疲劳驾驶监测、专注力监测、眼疾康复、隐蔽通信、人机交互和医疗辅助设备等。未来，改进方向包括减少电路尺寸和重量、集成更多换能器阵列和采用相控阵控制，进一步提升便携性和性能。MEMS超声换能器技术在信息安全、生物安全和可靠性方面具有显著优势，展示了在未来智能系统中的巨大潜力。 |
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MEMS（微机电系统）柔性换能器是一种结合了MEMS技术和柔性电子学的先进换能器。与传统的刚性MEMS换能器不同，柔性换能器可以弯曲和变形，适应各种复杂和动态的表面。这种技术使得传感器和换能器能够应用在传统刚性设备无法胜任的领域。MEMS柔性换能器基于微机电系统的微制造技术，通常使用柔性基底材料，如聚酰亚胺、PDMS（聚二甲基硅氧烷）等，来替代传统的硅基底。这些柔性材料具有优异的机械柔性和生物相容性，能够集成各种微机械结构和功能单元，如压电元件、电容传感器、微致动器等。
MEMS（微机电系统）柔性换能器是应用场景包括：
医疗领域：柔性换能器可用于可穿戴医疗设备，如智能贴片、柔性心电图传感器等，能够实时监测人体的各种生理参数，如心率、血压、肌电信号等，提供更加舒适和准确的健康监测。
生物医学工程：柔性换能器可以集成到生物医学设备中，用于神经接口、组织工程和生物传感器等，适应生物体复杂的表面和运动，为生物医学研究和治疗提供新的工具。
人机交互：在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）设备中，柔性换能器可以用于手势识别和触觉反馈，实现更加自然和沉浸的交互体验。
机器人技术：柔性换能器可集成到软体机器人和可穿戴机器人中，提供灵活的触觉和力觉感知，提升机器人与环境交互的灵敏度和适应性。
工业检测：柔性换能器在工业自动化和结构健康监测中有重要应用，能够贴附在复杂曲面的设备或结构上，实时监测其状态和变化，提升检测精度和可靠性。
眨眼是与人类生理和心理密切相关的活动，是人机交互的重要部分。现有的眨眼监测方法如视频眼电图、眼电图和红外眼电图存在不适、存在安全风险和可靠性问题。本研究提出了一种新颖的基于超声波的便携式眨眼监测解决方案，使用微机电系统（MEMS）超声换能器。
设计与制造
MEMS超声换能器设计用于低功耗和便携性。其关键设计特点包括：
换能器元件设计：使用氮化铝（AlN）作为压电材料，因其更高的灵敏度、易于集成和无毒性而被选用。换能器结构由四层薄膜组成：钼底电极、氮化铝压电层、钼顶电极和氮化铝钝化层。采用前刻蚀腔体结构，确保密封且可控的腔体。
按需设计换能器阵列：为了提高性能，换能器以并联方式连接，形成15x15阵列，元素间距为170μm。这种设计最小化了寄生电容，增强了接收电压信号。
制造：制造过程包括在硅晶圆上蚀刻腔体，沉积和图案化各层，并在悬浮结构下形成空气腔体。
单个MEMS超声换能器的设计 a. 常见的MEMS超声换能器结构。b. 本研究中的MEMS超声换能器结构示意图。c. MEMS超声换能器的A0弯曲振动模式。d. 单个MEMS超声换能器的等效电路模型。e. 等效电路模型和有限元分析（FEA）结果中的空气中腔体直径与共振频率的关系。f. 等效电路模型和FEA结果中的电极直径与腔体直径的比值和归一化位移灵敏度的关系。
MEMS超声换能器阵列的设计 a. 阵列数量与焦点位置的关系。b. 在行数和列数均为15的情况下，元件间距与焦点位置的关系。c. 元素间距为170μm的15×15换能器阵列。d. MEMS超声换能器阵列的振动模式。e. MEMS超声换能器阵列的声发射强度归一化分布。
电气和声学特性
测量了MEMS超声换能器阵列的电阻抗，显示共振频率为960 kHz。使用光学麦克风评估发射的声压，发现焦点位置为7.2 mm。分析了不同频率下的声压指向性和响应，展示了良好的性能并符合安全标准。
MEMS超声换能器阵列的电气和声学特性 a. 测量的共振频率为960 kHz的MEMS超声换能器阵列的电阻抗。b. 测量的MEMS超声换能器阵列的轴向声压。c. 测量的MEMS超声换能器的横向压力指向性。d. 测量的不同频率下MEMS超声换能器阵列的声压响应。e. MEMS超声换能器阵列在焦点位置（7.2 mm）的时域响应。
工作原理和系统设置
MEMS超声换能器发射超声波，遇到眼睛或眼睑时反射。脉冲回波的飞行时间（TOF）因眼睛是否睁开而变化，从而识别状态。系统设置包括固定在眼镜上的MEMS超声换能器PCB板，发射驱动部分和用于数据采集和处理的接收部分。
工作原理和系统设置 a. 眼睛睁开时超声波传播的示意图。b. 眼睛闭合时超声波传播的示意图。c. 集成在眼镜中的两个MEMS超声换能器阵列。d. 测试电路的示意图。e. 测试电路板的照片。
结果与讨论
睁眼和闭眼状态的眨眼测试：系统成功区分了睁眼和闭眼状态。测量了不同眨眼状态下的脉冲回波TOF，证明了可靠的状态识别。
不同志愿者的测试结果：对六名志愿者的眨眼活动进行测试，显示了睁眼和闭眼状态下的一致TOF差异。差异归因于眼睛大小、形状和近视程度的个体差异。
实时监测：动态监测实验展示了系统实时跟踪眨眼状态的能力。算法使用动态无监督学习进行状态分类，响应时间小于1毫秒。
眨眼的静态测试 a. 一只眼睛睁开时的脉冲回波图。b. 眼睛闭合时的脉冲回波图。c. 两只眼睛睁开时的脉冲回波图。d. 两只眼睛闭合时的脉冲回波图。e. 左眼闭合右眼睁开时的脉冲回波图。f. 右眼闭合左眼睁开时的脉冲回波图。
讨论
当前系统虽然有效，但有改进空间，例如减少电路尺寸和重量，最小化寄生电容，并集成更多换能器阵列以进行全面数据收集。未来的改进可能包括相控阵控制以获得更好的声场指向性和焦点调整，以及进一步减少功耗。
六名志愿者的眨眼测试 a. 六名受试者眼睛睁开和闭合时的照片。b. 六名受试者在眼睛睁开和闭合时的飞行时间（TOF）。
结论
本研究提出了一种基于超声波的便携式眨眼监测解决方案。MEMS超声换能器在便携性、信息安全、生物安全和可靠性方面具有优势。系统展示了在低功耗、轻量设计和实时监测能力方面的潜力，可应用于多种与眨眼相关的应用。
一分钟内实时监测眨眼 a. 数据提取的算法示意图，b. 一分钟内实时测量的眨眼状态信号。c. 通过K-means聚类方法进行实时眨眼监测的状态分类。
参考文献
Sun, Sheng, Jianyuan Wang, Menglun Zhang, Yuan Ning, Dong Ma, Yi Yuan, Pengfei Niu, Zhicong Rong, Zhuochen Wang, and Wei Pang. "MEMS ultrasonic transducers for safe, low-power and portable eye-blinking monitoring." Microsystems & Nanoengineering 8, no. 1 (2022): 63.
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我是超哥，超声行业17年老伙计，做过研发，搞过生产，趟过市场，开过（在开）公司；越野跑爱好者；工作狂；沟通粗暴直接；严苛完美主义者；起伏皆为过往；信奉长期主义和第一性原则；欢迎来聊来组局...
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