超薄压力传感器 由 Mxene，MOF 和纳米纤维薄膜制成的超薄电子皮肤压力传感器
由 Mxene、MOF 和纳米纤维薄膜制成的超薄电子皮肤压力传感器
柔性压力传感器可用于要求响应范围大、灵敏度高的电子皮肤（e-skin）、人工智能设备、疾病诊断等领域。超薄电子皮肤 (e-skins) 的快速发展——也称为表皮电子或电子纹身——为可直接佩戴在皮肤上的灵活和可拉伸的监测设备开辟了新的可能性领域。这些电子皮肤设备除其他外可用于假肢和康复、光遗传学、人机界面、游戏中的人机交互以及医疗领域的诊断工具。
电子皮肤需要同样薄且灵活的压力传感器，具有大响应范围和高灵敏度。器件的压敏性能通常可以通过耐久性/稳定性、响应/恢复率、检测范围、灵敏响应等几个基本特性来评价，这也为传感器的功能设计提供了参考。在这些特性中，检测范围和灵敏响应是影响传感器性能的两个关键因素。
研究人员现在报告了一种基于MXene的方法来设计电子皮肤的传感材料，以满足上述两个需求。
正如他们在ACS Applied Materials & Interfaces（“用于超灵敏压力传感器的 MXene/ZIF-67/聚丙烯腈 (PAN) 纳米纤维薄膜”）中报告的那样，他们通过夹入导电 MXene/ZIF-67/PAN 薄膜制造了一种柔性压力传感器PDMS和铜电极之间。
受益于纳米纤维薄膜特殊的粗糙多孔结构和 3D 稳定的导电网络，研究人员的传感器能够同时获得宽传感范围（0-100 kPa）和高灵敏度（62.8 kPa -1），并显示出稳健的性能。机械稳定性（超过 10,000 次循环）和快速响应/恢复时间（10/8 ms）。
MXene/ZIF-67/PAN 制备和器件结构。(a) MXene/ZIF-67/PAN 纳米纤维的示意图。(b) MXene/ZIF-67/PAN 薄膜压力传感器的工作机理。
如上图所示，为了制造他们的电子皮肤传感器，该团队首先通过在柔性 PAN 纳米纤维上 原位嵌入金属有机框架 (MOF)颗粒获得了具有粗糙结构的柔性纳米纤维薄膜。
将 MXene 纳米片结合到这些薄膜中会产生三维 (3D) 导电网络结构。正如作者所指出的，这种 MXene/ZIF-67/PAN 薄膜的独特粗糙结构允许在施加力时更好地连接导电通路，这有助于组装的柔性器件的超高灵敏度响应和广泛的感应范围。
作者总结了他们的报告，指出出色的传感特性，加上良好的生物相容性和高灵活性等令人鼓舞的好处，使该传感器成为柔性和可穿戴健康设备的竞争候选者。
用于监测手指操作的网状纳米超薄压力传感器
用于监测手指操作的网状纳米超薄压力传感器
研究人员已经开发出一种可以直接附着在皮肤上的压力传感器。它可以测量手指与对象的交互方式，从而为医学和技术应用生成有用的数据。该传感器对用户的敏感度和握持物体的能力影响最小，并且耐摩擦干扰（ Science ，"用于监测手指操作而无感觉干扰的Nanomesh压力传感器"）。
该团队还希望他们的传感器可以用于数字化存档工艺人员技能的新颖任务。
敏感的指尖。该传感器比人的头发细得多，并且不影响灵敏度。
研究人员希望记录与手和手指相关的运动和其他物理细节的原因有很多。我们的双手是我们与物料和我们的直接环境进行直接交互和操纵的主要工具。通过记录双手执行各种任务的方式，它可以帮助运动和医学等领域的研究人员以及神经工程学等等。但是捕获这些数据并不容易。
东京大学Someya Group的讲师Sunghoon Lee说："我们的指尖非常敏感，实际上如此敏感，以至于只有几分之一米厚的超薄塑料箔足以影响某人的感觉。" "因此，手指的可穿戴传感器必须非常薄。但这显然使其非常脆弱，并且容易因摩擦或反复的物理动作而损坏。为了克服这个问题，我们创建了一种特殊的功能材料，它既薄又多孔，被称为纳米网传感器。"
Lee和他的团队为传感器制造了两种层。这两层都是通过称为电纺丝的过程制成的，该过程类似于蜘蛛网的蜘蛛网。一种是聚氨酯绝缘网，纤维网的厚度约为200纳米至400纳米，约为人发厚度的五十分之一。
坚固的指尖传感器。聚氨酯和金传感器可以抵抗剪切力和摩擦。
第二层是形成模板的线状网络，形成传感器的功能电子组件。它是由金制成的，并使用聚乙烯醇的支撑架，该支撑架通常在隐形眼镜中发现，制造后将其洗去，只留下其支撑的金痕迹。多层结合形成一个功能压力和运动传感器。
"我们在18个测试对象的帮助下，对传感器进行了一系列严格的测试，" Lee说。"他们证实，与没有安装传感器的相同任务相比，传感器不易察觉，并且既不会影响通过摩擦抓握物体的能力，也不会影响感知的灵敏度。这正是我们所希望的结果。"
这是世界上首次成功展示了对皮肤敏感度没有影响的指尖安装传感器。而且，即使在用100千帕斯卡（大致相当于大气压）的力摩擦表面后，该传感器也能保持其作为压力传感器的性能300倍而不会破裂。
团队希望看到的一种新颖的应用是对工匠甚至是高技能的外科医生的工作进行数字存档。如果可以记录这些过程，则可以训练机器如何以比以往更大的精确度执行任务。
参考论文： "Nanomesh pressure sensor for monitoring finger manipulation without sensory interference", Science(2020年11月19日)
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