背景介绍
近年来，越来越多的具有卓越的灵敏度、超宽的响应范围、优异的稳定性，甚至具有自愈能力的电子皮肤被报道，以满足日益增长的实际应用需求。通常情况下，大多数电子皮肤都能够响应多种的外部刺激，包括应变、压力、弯曲、温度等。在这些发展中，各向异性电子皮肤由于其独特的选择性响应各种方向的能力，简化了全方位检测的布线和集成而引起了极大的关注。然而，各向异性电子皮肤在实际应用中除了拉伸外，还会受到不同的刺激(压力、弯曲、扭转和温度)和条件变化的干扰，这大大降低了其信号感知的精度和选择性，最终限制了其工作寿命和应用范围。因此，大多数各向异性电子皮肤只能应用于健康或运动监测领域，阻碍了其在其他领域的广泛应用。
成果简介
本研究采用低成本、可扩展的方法制备了高性能的具有优异抗干扰能力的各向异性电子皮肤。引入了一种特殊的排列银纳米线褶皱和裂纹共存的结构，因此，该电子皮肤实现了透明、优异的各向异性传感性能，在平行和垂直于银纳米线取向方向上的最大GF差分别为2825和0.69。同时，该电子皮肤具有7.5 ms超快的响应速时间和的恢复时间。此外，由于弹性膜的渗透和保护，电子皮肤表现出在高压(663 kPa)、扭转(540°)、弯曲(180°)、温度变化和极端条件(如撞击、水淹和极端温度)下优越的抗干扰能力，这大大提高了信号的真实性，拓宽了电子皮肤的操作环境。有趣的是，利用其独特的功能，该电子皮肤已被应用于裂纹扩展的无干扰精确预测和多模态软体机器人的操控，为新型电子皮肤的应用开辟了新的途径。
图文导读
图1：各向异性电子皮肤原理图及应用。(a)制备过程微结构示意图。(b) 电子皮肤抗(i)冲击、(ii)淹没和(iii)极端温度的特性示意图。(c, d)裂纹扩展监测(c)和软机器人控制(d)的应用。
图2：电子皮肤的各向异性和应变传感性能。(a)不同拉伸方向示意图。(b) 电子皮肤在(a)“0”和“90”方向上的电阻随应变的变化(红线代表0°方向，蓝线代表90°方向)。(c) 在“0”和“90”方向上不同应变下电子皮肤的电阻变化。(d) 1.5%应变下电子皮肤的响应和恢复时间。(e)高速摄像机拍摄的在1.5%时的反弹过程。(f)在5%循环应变下3000次的耐久性和稳定性。(g)数据对比。(h)感应不同方向的设备图(上)和光学图(下)。两个通过无基板粘合剂垂直集成的器件，称为传感器x和传感器y。θ表示外加应变(ε)与x轴之间的夹角。(i)复合器件(h)的外加应变(ε)、拉伸方向(θ)与(ΔR/R0)x−(ΔR/R0)y关系的三维曲面图，底面为三维轮廓的投影。
图3：抗干扰测试。(a)扭转为540°(左)、压力为663 kPa(右)时的电阻变化。(b) 在“0”和“90”方向弯曲时电阻变化。(c)在“0”和“90”方向给定初始应变为5%时，传感器对压力的响应。(d)显示抗锤击的传感性能，包括锤头的平端和尖端。(e)传感器在-40℃和60℃温度循环下的电响应，显示了结构的稳定性和对温度的不敏感。(f)液氮浸泡不同时间(最长28.5小时)后，在5%和7%应变下的电阻响应。(g)在60℃下烘烤不同时间，在不同方向的传感性能(红色曲线代表温度，蓝色曲线代表HAES电阻响应)。(h)传感器在空气、水和生理盐水中的5%应变电响应。(i)在水中5%应变下的长期稳定性。(j)与其他应变传感器的综合性能比较。
图4：各向异性感知机制。(a)褶皱和排列银NWs的分散应变示意图。(b)垂直于光栅方向拉伸时银纳米线的应变分布的有限元模拟结果。(c)皱褶实时变化的原位光学显微镜图像。(d)平行应变作用下现有裂缝扩大和新裂缝形成的示意图。(e)平行应变作用下银纳米线应变分布的有限元模拟结果。(f)裂纹实时变化的原位光学显微镜图像。
图5:传感器在无干扰裂纹扩展监测和软机器人中的应用。(a, b)预测重要结构或特殊容器上裂纹扩展的尺寸和方向示意图(a)和软机器人模拟人手的操作(b)。(c, d)基于的电阻响应预测裂纹的尺寸和方向。(e)控制软体机器人模式Ⅰ轻轻地无损伤的抓取和转移蒲公英和一张纸的图片。(f)软体机器人控制模式Ⅱ抓取和转移泡沫立方体的图像。
作者简介
刘建伟：中国科学技术大学教授，博士生导师，国家自然科学基金委优秀青年基金获得者。从事一维纳米结构单元的可控组装及组装体功能研究，通过表面活性剂及纳米线表面设计，研究纳米线在不同环境和界面中的浸润、吸附和组装规律，聚焦纳米线组装体结构与性能之间的关系，构建新型柔性纳米线功能器件。主持了包括国家自然科学基金委青年基金、基金委面上项目（两项）、中国科学院青年创新促进会基金等多项科学基金。
文章信息
Li X-L, Chen C, Yang Z-Y, et al. Unique nanowire assemblies enables superior anti-interference capability for accurate structural failure prediction and soft robotics. Nano Research, 2024, https://doi.org/10.26599/NR.2025.94906990.
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