传感器呈现 江南大学刘天西等人：通过双模式应变触觉传感器呈现声音的形状

江南大学刘天西等人：通过双模式应变触觉传感器呈现声音的形状

下一代可穿戴电子产品需要具有成本效益、灵活性、灵敏度和多功能的敏感元件。基于此，江南大学刘天西教授和黄云鹏副教授 介绍了一种高灵敏度、宽探测范围的超可拉伸双模应变/触觉传感器，及其在监测人体运动和呈现各种声音形状方面的应用。相关研究内容以“Presenting the shape of sound through a dual-mode strain/tactile sensor”为题目，发表于期刊《Journal of Materials Chemistry A》上。

本文要点：

1、该研究开发了一种高度弹性的双模式应变/触觉传感器，具有极低的检测限度、高灵敏度和超宽的检测范围。

2、该传感器可监测人体活动和不同自然声音的形状，在声音可视化技术应用中具有巨大的潜力。

3、通过在高弹性OBC微纤维基底上密集涂覆高导电性CNTs，实现了卓越的压阻传感性能。

4、当纤维导体用作应变传感器时，可以获得极低的检测限（074%）、超宽的传感范围（0.074-350%）和快速的响应时间（107 ms）。此外，响应范围宽（0-70 kPa），灵敏度高（0.073 kPa-1），并且当其用作触觉传感器时，还可以实现快速响应/恢复时间（30 ms/60 ms）。

一张图读懂全文：

具有优异压阻传感性能的高弹性纤维导体是如何制备的?

1、通过将皮肤友好的OBC弹性体电纺成高弹性纤维基底，然后采用多功能声波辅助组装策略将碳纳米管（CNTs）牢固且均匀地嵌入OBC微纤维中，开发了具有卓越压阻传感性能的高度弹性纤维导体。

2、该导体在应变和压力方面表现出极低的检测限度、高灵敏度、超宽的检测范围和快速的响应/恢复能力，适用于监测各种人体运动和不同自然声音。

双模式应变/触觉传感器具有哪些特点？

1、极低的检测限 (0.074%) ：传感器能够检测到非常细微的形变，例如心跳、动脉搏动和声带振动。

2、超宽的传感范围 (0.074-350%) ：传感器能够检测到从轻微的拉伸到剧烈的身体运动等各种幅度的运动。

3、快速的响应时间 (107 ms) ：传感器能够快速响应动态运动，例如跑步或跳跃。

4、柔性和可穿戴性 ：可以集成到织物或其他可穿戴设备中。

5、低功耗 ：非常适合电池供电的应用。

6、低成本 ：易于大规模生产。

这些优点使双模态应变/触觉传感器成为监测人类活动和健康状况的理想选择。

图1超可拉伸CNTs/OBC双模应变/触觉传感器的制作示意图。

图2 (A-C)不同倍率下纯OBC微纤维基板的SEM图像。不同涂覆次数的OBC纤维碳纳米管的SEM图像:(D-F)一次(CNTs/OBCs-1)， (G-I)两次(CNTs/OBCs-2)， (J-L)三次(CNTs/OBCs-3)。

图3 (A)纯OBC和CNTs/OBC微纤维的TGA曲线。(B)纯OBC和CNTs/OBC微纤维的FTIR光谱。(C) OBCs、CNTs和CNTs/OBCs的拉曼光谱。(D) OBC和CNTs/OBC非织造纤维的应变-应力曲线。(E和F)不同应变下CNTs/OBCs前5个循环的应变-应力曲线及相应的滞后量。

图4 (A)不同碳纳米管涂层时间下CNTs/OBCs的电阻和电导率。(B)不同应变下CNTs/OBC(三层碳纳米管涂层)应变传感器的I-V曲线。(C) CNTs/OBC应变传感器的测量因子(GF)与应变的关系。(D-F)不同应变下CNTs/OBC传感器的循环应变传感行为。(G) 1%应变下，拉伸速率为500mm min−1时，传感器的响应/恢复时间。(H) 50%应变下传感器长期稳定性试验。(1) CNTs/OBC传感器检测到的手腕弯曲电阻信号。(J-M) CNTs/OBC复合纤维在逐渐增加的应变下拉伸的SEM图像，从100%到300%，最终恢复到100%。

图5 CNTs/OBC纤维导体的压力传感特性。(A)不同外压下的I-V曲线。(B) 0 ~ 70kpa压力范围内的电流响应。(C)不同压力水平下的循环压力传感行为。(D)瞬时压力下的响应/恢复时间。(E)压力传感器在20kpa下压缩速率为2mm min−1时的循环稳定性。(F)使用CNTs/OBC压力传感器实时检测测试员读出不同单词“fiber”、“hello”和“O”时的发声振动。(G)压力传感器在腕部脉搏检测中的应用。(H) CNTs/OBC压力传感器传感机理示意图。

图6 (a - c)基于CNTs/OBC纤维导体的柔性4 × 4像素电子皮肤的照片和结构示意图。(D-I)电子皮肤上不同项目的照片，以及相应的空间压力分布图。

图7使用CNTs/OBC双模应变/触觉传感器的声音检测。(A、B)声音检测检测系统建设。(C-E)辨别动物的声音，包括蛙叫声、蝉叫声、虎叫声。(F)探测雨声。(G)诗歌朗诵过程中声音的视觉呈现。

原文链接：https://doi.org/10.1039/D3TA03398H

传感器“三波浪潮”后 边缘AI成新趋势

21世纪经济报道记者 林典驰 深圳报道

随着终端消费市场复苏，汽车电气化、物联网和人工智能均将带动MEMS产业复苏。

MEMS（微机电系统）是在半导体制造技术基础上发展起来的，将传统传感器的机械部件微型化后，通过三维堆叠技术，例如三维硅穿孔TSV等技术把器件固定在硅晶圆（wafer）上，最后根据不同的应用场合采用特殊定制的封装形式，最终切割组装而成的硅基传感器。

近期，博世发布号称全球的最小MEMS加速计--BMA530和BMA580，使其易于集成在紧凑型设备中。BMA530 通过计步器跟踪活动，适用于可穿戴设备；BMA580 则通过骨传导技术实现语音活动监测功能，实现更多耳穿戴创新应用。

根据民生证券统计，全球前十大MEMS厂商占比达到57.94%，市场较为分散。其中博世以14.2%的份额占比位列第一，其次为博通和威讯联合，占比分别为9.8%和5.6%，而国产厂商歌尔微以3.9%的市场份额位列第六。

MEMS传感器，是MEMS中的核心元件。国外厂商由于起步较早，占据了全球主要的市场份额。MEMS传感器行业属性为国内企业追赶提供了契机，个别厂商在全球排名中位次不断提升，印证国内厂商有潜力与国际老牌厂商同台竞技。

中信证券认为，未来，在自主可控叠加政策助力下，国内MEMS厂商有望突围，未来成长可期。

传感器的“三波浪潮”

MEMS传感器涵盖惯性传感器、压力传感器、声学传感器、环境传感器等细分领域。其应用范围广阔，消费电子、汽车、工业是MEMS行业最大的三个细分市场，市场规模较为可观。

尤其是当今物联网发展的背景下，移动设备中大量使用各类MEMS传感器。近年来涌现出的智能家居和可穿戴设备等新兴应用领域也广泛使用了MEMS传感器产品，如智能手表安装了MEMS加速度计、陀螺仪、微型麦克风和脉搏传感器。

Bosch Sensortec亚太区总裁王宏宇在接受21世纪经济报道记者采访时表示，汽车电子化浪潮之下，传感器迎来了第一波浪潮，第二波则是智能手机推动MEMS传感器呈现多品类、多功能一体化的发展态势，第三波将是物联网，带动了MEMS传感器单品放量、软硬协同化发展。他还透露，截至2023年底，博世MEMS传感器累计出货量已经达到180亿颗。

根据Yole Group报告，消费市场仍然是MEMS市场中最大的细分领域。在这一细分市场中，新兴的可穿戴应用将抵消最近智能手机需求量的下滑，以4%的年复合增长率从76亿美元增长到94亿美元。

IDC预测，2026年全球物联网支出将超过1万亿美元，与此同时，其对于传感技术的升级也产生了更高要求。不过值得注意的是，尽管物联网市场总量巨大，但存在实际应用场景碎片化等挑战。

AI融合传感器

随着技术进步，市场对传感器的期待并不仅仅满足于将物理信号转换为电信号，而是寄希望于集成更多的算法和功能。

王宏宇认为，从传感器发展历史来看，第一波是通过物理世界感知原始数据；第二波，传感器进行简单处理运算，实现既定功能，当前正处于这一阶段。未来的传感器要有智能体加持，实现AI on edge(边缘智能)。

传感器在实现边缘智能的同时，也有助于进一步减少设备功耗，来延长电池的日常使用时间。数据得以实时响应，速度更快，用户无需将数据上传云端，再反馈到设备端，直接在器件中响应。

如今，边缘AI算法也可以集成到小小的传感器产品中，因为处理器功耗已经非常低，处理能力也可以实现AI算法的运行。

据了解，国内外多家传感器公司正积极探索AI应用。比如，赛微电子便在投资者互动平台上回复，公司在MEMS硅光芯片工艺制造方面具备技术优势，同时正计划加大与AI相关MEMS器件的工艺开发投入，以支持未来的更多需求。

博世推出的气体传感器BME688，可同步检测气体、温度、压力和湿度四项数据，这也是首个具有人工智能功能的气体传感器。“可把传感器看成是人工智能的‘鼻子’，识别特定的‘气体’，做出预警。”Bosch Sensortec 应用工程总监Ruschmeier Frank说道。

不过，Ruschmeier Frank同样表示，因为MEMS传感器尺寸非常小，性能会受到一定限制，传感器中融合AI功能仍比较困难。但是客户可以借助工具进行产品开发，融入机器学习模型，实现AI功能。

“并非说所有传感器都要智能，但为了提升用户体验，传感器需要有计算能力和思考能力，这也是博世一直在做的。”王宏宇表示。

另外，王宏宇也谈到，量子传感器潜力巨大，博世已有专业团队正在进行相应布局，至于将量子技术运用到消费产品上，仍然需要时间。

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