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靈敏度高、線性傳感范圍寬的柔性壓力傳感器在機(jī)器人觸覺、健康監(jiān)測(cè)、可穿戴設(shè)備領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。構(gòu)筑微結(jié)構(gòu)可以提高傳感器的靈敏度，但由于軟材料在壓力作用下的結(jié)構(gòu)硬化問題使傳感器的響應(yīng)逐漸飽和，導(dǎo)致器件呈現(xiàn)較窄的傳感范圍和顯著的非線性響應(yīng)。

針對(duì)這一問題，來自南方科技大學(xué)的郭傳飛教授團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了由微穹頂陣列與帶有次級(jí)微柱的微穹頂（分級(jí)微穹頂）陣列而形成的一種分級(jí)互鎖結(jié)構(gòu)，有效提升界面結(jié)構(gòu)的可壓縮性，顯著降低結(jié)構(gòu)硬化，實(shí)現(xiàn)柔性壓力傳感器的高靈敏度（49.1 kPa^-1）、線性響應(yīng)（相關(guān)系數(shù)R²>0.995）和寬傳感范圍的統(tǒng)一（~485 kPa）。傳感器的響應(yīng)/恢復(fù)時(shí)間小于5 ms，可以檢測(cè)頻率高達(dá)200 Hz的振動(dòng)刺激，顯示出良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。將傳感器用于機(jī)械手的抓取任務(wù)中，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，幫助機(jī)械手識(shí)別被抓取物體的重量，提升機(jī)器人觸覺感知能力。相關(guān)工作以“Graded Interlocks for Iontronic Pressure Sensors with High Sensitivity and High Linearity over a Broad Range"為題發(fā)表于國際期刊《ACS Nano》。

該研究使用面投影微立體光刻技術(shù)（nanoArch S130，摩方精密）打印具有微穹頂結(jié)構(gòu)以及分級(jí)微穹頂結(jié)構(gòu)的樹脂作為模具，進(jìn)一步地，通過模板法獲得具有微穹頂結(jié)構(gòu)的環(huán)氧樹脂/Au電極及離子膜。打印模具尺寸：9 mm×9 mm×1.5 mm，單個(gè)微穹頂尺寸（電極模具）：寬290 μm，高480 μm；次級(jí)微柱尺寸（離子膜模具）：直徑28 μm，高70 μm。每層打印精度設(shè)置為5 μm，以實(shí)現(xiàn)分級(jí)互鎖結(jié)構(gòu)的高精度、定制化打印。

這項(xiàng)工作為制造具有高靈敏度、高線性度和寬壓力響應(yīng)范圍的柔性壓力傳感器提供了一種策略，在未來的觸覺器件中具有廣闊的應(yīng)用前景。

圖1. 分級(jí)互鎖結(jié)構(gòu)的可壓縮性及器件傳感原理

分級(jí)互鎖結(jié)構(gòu)由微穹頂結(jié)構(gòu)與帶有次級(jí)微柱的微穹頂結(jié)構(gòu)組成。微柱在分級(jí)互鎖結(jié)構(gòu)中具有重要作用。一方面，它提高了結(jié)構(gòu)的可壓縮性，減少結(jié)構(gòu)硬化，使應(yīng)力分布更均勻，有助于實(shí)現(xiàn)線性形變；另一方面，微柱結(jié)構(gòu)的引入減小了電極與離子膜之間的起始接觸面積，可有效提高了器件的靈敏度（圖1）。

圖2. 分級(jí)互鎖型柔性壓力傳感器的制備

該研究使用面投影微立體光刻技術(shù)打印具有微穹頂結(jié)構(gòu)以及分級(jí)微穹頂結(jié)構(gòu)的樹脂作為模具。進(jìn)一步地，通過模板法獲得具有微穹頂結(jié)構(gòu)的環(huán)氧樹脂/Au電極及離子膜，并與平面電極PET/Au組合、封裝，獲得分級(jí)互鎖型器件（圖2）。

圖3. 分級(jí)互鎖型柔性壓力傳感器的傳感性能

分級(jí)互鎖結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了器件的高靈敏度、高線性度及寬傳感范圍的統(tǒng)一，同時(shí)提升了器件的響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻振動(dòng)刺激的精準(zhǔn)檢測(cè)，呈現(xiàn)出良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性（圖3）。

圖4. 分級(jí)互鎖型柔性壓力傳感器的線性傳感特性

將該傳感器用于開發(fā)線性響應(yīng)的電子天平，并用于測(cè)量幾種未知物體的重量，其輸出結(jié)果與商業(yè)電子天平的稱量結(jié)果幾乎一致，表明了自制電子天平對(duì)質(zhì)量的測(cè)量比較準(zhǔn)確、可靠，而且無需額外的非線性校準(zhǔn)，大大簡化數(shù)據(jù)處理過程（圖4）。

圖5. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的抓取任務(wù)感知與重量識(shí)別