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新型智能织物传感器:经得住洗衣机洗涤、锤子敲打、汽车碾压!


导读

据美国哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院官网近日报道,该校研究人员开发出一款超灵敏、弹性极强的应变传感器,它可以嵌入到织物以及软体机器人系统中。


背景


想想你心爱的T恤衫,就是你穿过几百次,遭受过你种种“蹂躏”的那件。你已经记不住洗过多少遍,洒过多少污渍,拉扯过多少次,揉皱过多少次,甚至可能有一次靠在炉边将它烧焦。


我们的衣服会遭受各种“虐待”,如果未来的智能织物能够承受住我们的种种“虐待”,那么它们的元器件就需要有弹性。


创新


近日,美国哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院(SEAS)和维斯生物启发工程研究所的研究人员开发出一款超灵敏、弹性极强的应变传感器,它可以嵌入到织物以及软体机器人系统中。


(图片来源:Oluwaseun Araromi/哈佛大学 SEAS)


这项研究发表在《自然》(Nature)杂志上。


技术


SEAS 材料科学与机械工程系以及维斯研究所的研究助理、论文第一作者 Oluwaseun Araromi 表示:“目前的软体应变计确实很灵敏,但也很脆弱。问题在于我们正工作在矛盾中,高度灵敏的传感器通常非常脆弱,而非常坚固的传感器通常并不十分灵敏。因此,我们需要找到能够满足每个特性的机制。”


最后,研究人员创造出一个外观和行为非常类似螺旋弹簧玩具(Slinky)的设计。


Araromi 表示:“Slinky 是由刚性金属制成的实心圆柱体,但是如果把它做成螺旋形状,那么就变得可拉伸。这就是我们的基本思路,我们从一个刚性块状材料开始,在这个案例中是碳纤维,将它做成螺旋形状,从而使传感器变得可拉伸。”


这个图案称为“蛇形蜿蜒”,因为其螺旋起伏的形状类似于蛇的滑行。然后,研究人员将这种蛇形蜿蜒形状的导电碳纤维放在两个预应变的弹性基底之间。

传感器的图案化导电碳纤维的特写视图。(图片来源:James Weaver/哈佛大学 SEAS)


就像当你拉扯 Slinky 两端使其首尾相连一样,随着碳纤维的边缘相互接触,该传感器的导电性会发生变化。即使应变很小,这个过程也会产生,这对于传感器的高灵敏度来说很关键。

不同于目前需要依靠硅或金纳米线等特殊材料的高灵敏度可拉伸传感器,这款传感器,不需要特殊的制造工艺,甚至不需要无尘室,可以由任何导电材料制成。

为了测试传感器的弹性,研究人员用手术刀捅,用锤子敲,用汽车碾压,还扔进洗衣机洗了十次,但传感器在每次测试中毫发无损。

为了证明其灵敏度,研究人员将传感器嵌入到织物臂套中,并要求受试者穿戴该臂套,做出不同的手势动作,包括握紧拳头、张开手掌、掐手指等动作。传感器通过织物检测到受试者前臂肌肉的细微变化,并用机器学习算法成功地对这些手势进行分类。

(图片来源:哈佛大学 SEAS)


Araromi 表示:“这些弹性和机械耐用性特征将这个传感器带入了一个全新的阶段。”

从虚拟现实仿真、运动服饰到神经退行性疾病(如帕金森氏病)的临床诊断,这样的臂套会有各种应用场景。

哈佛大学技术开发办公室已经申请保护该项目相关的知识产权。

SEAS 工程与应用科学系教授、论文高级作者 Robert Wood 说:“高灵敏度与弹性的结合是这种传感器的明显优点。但这项技术另一个与众不同的地方是,构成材料及装配方法的低廉成本。这样会使得在智能织物及其他领域推广该项技术变得更加容易。”

SEAS 教授、论文合著者之一的 Conor Walsh 表示:“由于该柔性传感器可以亲密地贴合人体,我们目前正在探索如何将该传感器嵌入到服装中。这样可以使我们在一天中对一个人进行生物力学和生理学测量,从而带来令人振奋的新应用,这是用目前的方法所不能实现的。”

关键词


智能织物、传感器、服装


参考资料


【1】Oluwaseun A. Araromi, Moritz A. Graule, Kristen L. Dorsey, Sam Castellanos, Jonathan R. Foster, Wen-Hao Hsu, Arthur E. Passy, Joost J. Vlassak, James C. Weaver, Conor J. Walsh, Robert J. Wood. Ultra-sensitive and resilient compliant strain gauges for soft machines. Nature, 2020; 587 (7833): 219 DOI: 10.1038/s41586-020-2892-6
【2】https://www.seas.harvard.edu/news/2020/11/sensor-smart-textiles-survives-washing-machine-cars-and-hammers



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