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成果简介
图文导读
图1、a） 珍珠层图。b） CGGTM 的制备技术。c） CGGTM 制造程序的示意图。d） CGGTM 多层结构的示意图。e） 不同状态的 CGGTM。f，g） CGGTM 在人体运动检测和手势识别中的应用。
图2、a） ΔR/R0- 传感器在不同复合模式下的应变曲线。b） CGGTM 的 GF 曲线。c） CGGTM 传感器的 GF 与其他已报道的应变传感器的 GF 的比较分析。d） 响应/恢复时间。e） 传感器在不同应变下的 I-V 曲线。f） 传感器在一定速率范围内的动态稳定性。g） 传感器在 0.05% 至 1% 的小应变下的动态稳定性。h） 长期耐用性。i） 不同拉伸应变下的 CGGTM 图。
图3、CGGTM 的 TENG 性能。
图4、a） 传感器在人体运动检测中的应用。b） 信号传输路径。c–e） 用于发音、吞咽和吹气动作的小应变检测的传感器。f，g） 不同程度的手腕和肘部屈曲角度。h） 应用于膝盖的传感器示意图。i） 测量膝关节的一系列行为。
图5、CGGTM 的摩斯电码和手势识别应用。
小结
总之，受天然珍珠层的启发，通过电纺丝和高压喷涂技术，成功研制出一种基于 CNTs/GR/GR/TPU 垫的多层柔性传感器。这种传感器将两种不同的导电网络（CNTs 和 GR）集成到一个系统中，并可通过改变导电层的数量来调整灵敏度和检测范围。通过分析各种应变下的形态变化，我们有效地阐明了不同导电网络的协同行为，从而全面了解了传感机制。得益于仿珍珠层多层结构的设计，CGGTM 传感器表现出卓越的性能，包括低检测限（0.05%）、高灵敏度（GF > 152537）、宽检测范围（高达 364% 应变）和出色的循环耐久性（超过 1000 次循环）。CGGTM 还被成功应用于人类生物信号的采集，如发声、吞咽和关节弯曲。此外，在机器学习算法的辅助下，CGGTM 还能识别更复杂的多手势动作。此外，基于 CGGTM 的 TENG 具有出色的 TENG 性能，包括高三电输出（Voc = 135 V，Isc = 1.25 µA，Qtr = 41.9 nC）和功率密度（88.33 mW m-2）。它能将外部机械能转化为电能，用于能量收集、自供电传感和脉冲检测。这项工作提供了实现高性能传感器的有效方法，从而促进了皮肤上的设备在可穿戴电子设备、软机器人和人机智能交互等领域的应用。
文献：
https://doi.org/10.1002/adfm.202416911
信息来源：材料分析与应用
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