中科院宁波材料所改进升级自保护、人机互动柔性织物传感器

可穿戴柔性电子器件，因其柔性/拉伸性、质轻、成本低、便携等特性，被广泛应用于人体运动/人体健康的实时监测、人机/脑机交互以及机器学习等领域。但目前仍存在灵敏度及响应速度较低、检测下限较高、检测范围较窄等问题，器件基础性能仍有待提高。同时，在真实的应用场景中，其亦存在稳定性、抗环境干扰能力不高，规模化生产困难等挑战。要解决这些问题，设计性能优异且多功能的材料体系以及合理的器件结构最为关键。

近年来，中国科学院宁波材料技术与工程研究所研究员陈涛团队在高性能、多功能可穿戴柔性传感器件方面取得了阶段性的进展(ACS Nano, 2019, 3, 4368-4378;Nano Energy, 2019, 59, 422-433;Chem. Mater. 2018, 30, 4343-4354;J. Mater. Chem. C, 2018, 6, 5140-5147;J. Mater. Chem. C, 2018, 6, 6666-6671)。通过碳管/石墨烯二维薄膜与PDMS/Ecoflex等弹性体的有效复合，赋予了器件多重且优异的性能，包括超高灵敏度、宽检测范围、低检测下限，自粘附功能等，并在器件规模化生产上进行了初步尝试。

最近，该团队在J. Mater. Chem. A上报道了一种自保护、可重复使用、高灵敏度的织物传感器，题为Self-Protective, Reproducible Textile Sensor with High Performance towards Human-Machine Interaction (DOI: 10.1039/C9TA10744D)。在该工作中，研究人员针对织物基传感器容易受到外界机械化学环境干扰的问题，特别是人体表皮的汗液、油脂以及穿戴磨损对器件的长期稳定使用的阻碍，设计了一种超疏液、耐磨损、高灵敏度的电子织物(SPRET)。SPRET由三部分材料组成，包括织物基底，以及由通过化学键等强相互作用稳定在织物表面的碳管导电网络和多功能的聚合物涂层(图1)。其表现出了对多种日常试剂的排斥，在胶带磨损以及洗涤试验后其疏液、传感性能几乎保持不变(图2、3)，并实现了在汗液/水环境下对人体运动的无损检测以及对机器人的精准控制(图4)，以及在机器人学习上进行探索，使得坚硬的机器手在抓取脆性的物件如鸡蛋时既能完成抓取任务，又能保证鸡蛋不破碎(图5)。所设计的柔性传感器在长期、连续、可靠监测人类行为方面表现出了实际性的应用潜能。

以上工作得到国家自然科学基金、中科院前沿科学重点研究项目、中科院国际合作局等的资助。

图1 自保护、可重复使用的高灵敏织物传感器

图2 SPRET的制备与结构

图3 SPRET对磨损、洗涤试验表现出稳定的疏液、传感性能

图4 SPRET在汗液/水环境下对机器人实现了精准控制

图5 SPRET应用于机器人训练