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新型柔性電容感測器:可準確監測人體細微運動!

導讀

最近,來自美國哈佛大學維斯生物啟發工程研究所和約翰·保爾森工程和應用科學學院的研究團隊創造出一種高度靈敏的柔性電容感測器。它由硅膠和織物組成,能夠隨著人體運動和彎曲,準確自如地監測人體運動情況。

關鍵字

柔性、機器人、可穿戴

背景

如今,從心率監測器到虛擬現實頭盔,各式各樣的可穿戴技術產品在消費電子市場和研究領域,都呈現出爆發性增長和流行的趨勢。

然而,為了檢測和傳輸數據,這些可穿戴設備所用的大部分電子感測器都是由堅硬、不可彎曲的材料製成,這樣不僅使得佩戴者的自然運動受限,而且影響到採集數據的精度。

創新

最近,來自哈佛大學維斯生物啟發工程研究所(Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering )和約翰·保爾森工程和應用科學學院(SEAS)的研究人員組成的團隊創造出一種高度靈敏的柔性電容感測器,它由硅膠和織物組成,能夠隨著人體運動和彎曲,準確自如地檢測人體運動情況。

(圖片來源:哈佛大學維斯研究所)

這項研究的論文發表於最新一期的《高級材料技術》雜誌,且該協議成為了哈佛生物設計實驗室柔性機器人工具包的一部分。

技術

組成

電容感測器由一層硅膠薄片(一種導電性很差的材料組成),像三明治一般夾在兩層鍍銀的、導電織物(一種高度導電的材料)之間形成。

原理

這種感測器通過測量電容的變化來記錄人體運動。所謂電容,也就是容納電荷的本領,也指兩個電極之間的電場。

維斯研究所的研究工程師、論文的合著者之一 Daniel Vogt 稱:

「當我們在感測器的一端拉拽感測器,施加張力時,硅膠層會變薄,導電織物層會靠的更近,這樣就以一種與施加的張力成比例的方式,改變了感測器的電容。所以,我們能夠測量到感測器的形狀改變了多少。」

工藝

這種混合感測器的優越性能來源於它的新型製造工藝。通過這種製造工藝,織物通過另外一層的液態硅膠,連接於硅膠核心的兩端。這種方法讓硅膠可以填滿織物中的空氣間隙,機械地將它鎖在硅膠上,從而增加了用來分散張力和存儲電容的表面區域。

這種硅膠與織物的混合物,通過充分利用這兩種材料的特性,提高了對於運動的靈敏度。在拉升時,這種強韌、連鎖的織物纖維能夠幫助硅膠限制其形變的程度;而當拉力撤銷時,硅膠則可以幫助織物恢復其原有的形狀。最後,柔軟的細線通過熱封膠帶,永遠連接著這種導電織物,讓來自感測器的電氣信息無需又硬又笨重的介面,就可以傳輸到電路上。

實驗

團隊通過進行張力實驗,評估了他們設計的這種新型感測器。在實驗中,當感測器被機電測試裝置拉伸時,研究人員進行了各種測量。一般來說,當彈性材料被拉伸的時候,其長度增加,而厚度和寬度減少,所以材料的總面積不變,也就是它的電容保持不變。出人意料的是,研究人員發現感測器受到拉伸時,導電面積增加,電容從而比期望的更大。論文的首作者、維斯研究所的博士後研究員 Asli Atalay 稱:

「基於硅膠的電容感測器由於材料的天然特性,其靈敏度有限。然而,將硅膠嵌入到導電織物中後,創造出一個基質,它能夠防止硅膠橫向地縮小,這樣就將靈敏度提高到我們測試的裸露硅膠之上。」

這種混合物感測器能夠在張力應用30毫秒之內和物理改變小於半毫米的情況下,測量出電容的增加,有效地捕捉到人體運動。為了在現實世界中測試這項能力,研究人員將它們整合到一個手套中,實時測量比較精細的手部和手指運動。當手指移動的時候,感測器可以成功地檢測出電容的變化,指示出它們的相對位置隨著時間的變化。

(圖片來源:哈佛大學維斯研究所)

SEAS 生物設計實驗室的研究生、論文的合著者之一 Vanessa Sanchez 解釋道:

「我們的感測器更高的靈敏度,意味著它具有區分更細微運動的能力,例如從一端到另外一端,輕微地移動手指,而不是簡單地張開整個手或者握緊拳頭。」

價值

對於這項創新研究的價值,我們來看看專家們怎麼說。

論文的作者、維斯研究所的核心教員、SEAS 工程和應用科學副教授 John L. Loeb 稱:

「對於這個感測器,我們感到非常興奮。因為它由紡織品製成,所以天生就非常適合集成到織物中,成為『智能』機器人服裝。」

論文的合著者之一、維斯研究所的博士後研究員 Ozgur Atalay 稱:

「另外,我們已經設計出一種統一的批量生產工藝,讓我們能夠創造出定製形狀的感測器,共享統一的特性,並且可以根據給定的應用進行快速製造。」

雖然這項研究還處於概念驗證階段,但是團隊對於這項技術未來的發展方向感到充滿信心。Walsh 說:

「這項研究代表,我們對於在機器人系統中利用織物技術的興趣日益增長,並且我們看到『在戶外環境中』捕捉運動的廣闊前景,例如可監測身體活動能力的運動服,或者在家中監測病人的柔性醫療設備。另外,這些感測器與基於織物的柔性制動器相結合,能讓新型機器人系統真正地模仿服裝。」

參考資料


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