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  1月22日，中山大學生物醫學工程學院周建華教授/喬彥聰助理教授團隊，清華大學集成電路學院任天令教授團隊在納米材料領域重要期刊《Journal of Materials Chemistry A》上發表了題為《Intelligent Nanomesh-Reinforced Graphene Pressure Sensor with Ultra Large Linear Range》的研究論文，受鋼筋混凝土結構啟發，基于納米織物增強的激光直寫石墨烯作為核心材料實現了具有超大量程、超寬線性范圍、高靈敏度的壓力傳感器。該器件具有良好的透氣性與皮膚保形性，可以實現壓力信號的原位放大，可以模仿中醫把脈過程中的浮中沉脈診。通過與神經網絡算法相結合，基于納米織物增強的石墨烯壓力傳感器（NRGPS）可以通過按壓盲文圖案實現觸覺信號分析。

圖1. NRGPS的制備流程與微觀結構。

  隨著社會經濟的發展以及人口結構的改變，人們對于生理信號監測的需求日漸加深。各大廠商紛紛推出各種可穿戴電子設備。人體無時不刻不在產生各種生理信號，在各種生理信號監測中，壓力傳感器在脈搏、呼吸、觸覺等信號中扮演了重要的角色。但是，現有的傳感器大部分為負電阻式傳感器，即器件電阻隨著壓力的增大而減小，使得電阻變化小于100%，限制了傳感器的量程與靈敏度。另一方面，柔性傳感器由于材料性能，在大壓強情況下存在穩定性不足的問題。為了解決上述問題，周建華團隊與任天令團隊借鑒鋼筋混凝土結構，使用納米織物作為骨架，通過激光直寫的方式在其中嵌入多孔石墨烯結構限制傳感器中裂紋的產生與擴展，極大提高了傳感器的量程與靈敏度等參數，以納米織物增強石墨烯作為核心材料實現超大量程（1000 kPa），超寬線性范圍（1000 kPa），高靈敏度（4.19 kPa^-1），高穩定性（>10000次循環）的NRGPS。

圖2. NRGPS的電機械特性以及與其他壓力傳感器對比。

  為了解釋傳感器工作機制，周建華團隊與任天令團隊基于傳感器的微觀結構提出有限元電阻網絡模型，通過模擬不同壓強下裂紋與厚度的影響分析不同壓強情況下傳感器電阻分布情況，并與實驗結果相符合，該模型對指導織物型壓力傳感器設計具有重要意義。

圖3. 基于微觀結構的NRGPS有限元模型。

  NRGPS在硬件與軟件兩個方面都具有智能特性。通過模擬MOSFET的信號放大特性，將NRGPS壓力受力端視為力學柵極，通過調節所施加壓力改變靜態工作點可以實現微小力學信號的原位放大。基于NRGPS原位信號放大的功能，周建華團隊與任天令團隊實現了中醫脈診中浮中沉三種壓力情況下的脈搏信號提取。并且由于NRGPS高超薄特性，脈診過程中傳感器并不會影響手感。

圖4. 基于NRGPS監測寸關尺三個位置浮中沉力道下脈搏。

  為了實現觸覺信號的智能分析，周建華團隊與任天令團隊使用卷積神經網絡算法用于分析NRGPS按壓盲文后的信號并進行分類，最終準確率達到88%。

圖5. NRGPS與神經網絡結合用于觸覺信號智能分析。

  論文鏈接: https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/ta/d1ta09813f

  下載：Intelligent Nanomesh-Reinforced Graphene Pressure Sensor with Ultra Large Linear Range