官方微信
官方微博
您的位置: 首页 > 行业研究 > 行业百科 > 触觉传感器阵列的最新进展:从传感器制造到高级应用
联系方式


联系人:李锋

电话:010-68638969
传真:010-68637639


银行汇款

账户:中国电子元件行业协会
开户行:中国工商银行北京八角支行
账号:0200 0134 0901 4406 379
统一社会信用代码:51100000500000736L
触觉传感器阵列的最新进展:从传感器制造到高级应用
来源:麦姆斯咨询  浏览次数:5057  发布时间:2024-04-03

触觉传感器可以将环境刺激转化为电信号来感知和量化环境信息,显示出巨大的应用前景。仿生机器人和可穿戴设备向智能化方向发展,对触觉传感器阵列的性能提出了很高的要求。


本文介绍了近年来触觉传感器阵列的发展现状,详细讨论了图案阵列的主要制备方法,包括丝网印刷、3D打印、激光微加工和纺织技术,并从结构设计和电路设计两方面系统地介绍了柔性高密度传感器阵列串扰的优化策略。为了提高其适用性,简要介绍了一种可伸缩自供电的先进传感通用集成方案。然后,借助机器学习和神经网络,深入挖掘触觉采集信号中所蕴含的信息,丰富应用场景。


高分辨率阵列制备技术


对于指尖等受体分布丰富的区域,其空间分辨率可达1 mm左右,响应时间约为15 ms,在盲文识别、物体轮廓精确检测等应用场景中发挥着重要作用。目前,触觉传感器的图案加工方法主要有丝网印刷、3D打印、激光微加工和纺织技术。


丝网印刷


目前最高印刷精度可达100 μm左右,技术相对成熟,工艺简单、效率高、成本低、适合批量生产。主要用于制造触觉传感器阵列中快速制备图案电极。研究人员提出了一种基于丝网印刷方法的柔性透明触觉传感器阵列的制造工艺,使用图案聚酯胶带作为丝网印刷的掩膜,银纳米线作为电极材料。所制备的触觉传感器阵列的单元间距为5mm,每个单元与外部导线连接的线状电极的宽度仅为1mm。


3D打印


易于操作,并且能够根据需要直接打印具有微观结构的电极或敏感材料,还可以用于模具定制,并对凝胶或未固化树脂等材料系统具有辅助成型作用。目前有研究使用3D打印技术制作了由8 × 8传感器单元和蛇形电极线组成的具有设计图案的模板。将凝胶混合物倒入模板中,在室温下风干后,可从模板上剥离出柔软且具有弹性的图案弹性体,以制备摩擦电触觉传感器阵列。


激光显微加工


激光微加工技术无掩模,效率高,适合批量生产,有助于制备高灵敏度、高空间分辨率和高可靠性的触觉传感器。激光可以在衬底材料中诱导化学反应以产生所需的敏感材料。这种方法允许直接在基板上制备具有特定图案的敏感材料,消除了诸如转移材料和图案处理等繁琐步骤。有研究采用激光直写技术,开发了一种柔性的高分辨率摩擦电传感阵列。制作分辨率为8 dpi的16 × 16阵列,实现多点触摸、滑动和跟踪手指运动轨迹的实时可视化。


纺织技术


通过纺织纤维中嵌入电极和敏感材料,可以获得具有触觉反应的功能性纺织材料,具有耐洗性、透气性、超拉伸性和坚固性等优点,比其他制造方法更适合用于可穿戴设备。还可以将传感纤维与传统服装相结合,制造出具有良好舒适性和透气性的智能传感服装。但目前智能纺织品普遍存在制备工艺复杂、灵敏度低等问题,难以在触觉传感系统中实现广泛应用。


抗串扰策略


传感器结构优化


为了减少非压感单元的变形,一种可行的解决方案是通过合理的布局设计优化感测节点的密度,使感测单元在空间位置上相对独立。研究人员在大面积(2.2 cm × 2.2 cm)上设计了基于mos2的超薄保形触觉传感器4 × 4阵列,每个单元格为2.10 mm × 1.85 mm。该传感器传感单元的合理分布在很大程度上缓解了串扰现象。


另一种抑制相邻传感单元应力变形的方法是增加机械隔离结构,如沟槽或支撑结构。研究通过仿真和实验证明,通过在10 × 10触觉传感器阵列的每个单元之间设置间隔,可以有效抑制串扰,并大大提高空间分辨率。


电路设计改进


目前最广泛应用的电压反馈法和零电位法。电压反馈方法通过引入反馈回路来抵消串扰,使未扫描的行和列上的未扫描单元保持在反馈电压提供的相同电位差。零电位法是通过驱动运放连接虚拟地或通过多路复用器直接接地,使所有非扫描驱动电极处于零电位。有研究提出并实现了一种基于零电位串扰抑制的改进电路,采用译码晶体管扫描架构,使该方法适用于大型传感阵列。零电位法虽然电路结构比较复杂,但能达到较高的检测精度。


多功能触觉传感器及集成策略


通过结构设计,将几种具有不同传感功能的材料集成在一起,是制造多模态触觉传感器阵列的一种方法。研究报道了一种柔性和可拉伸的多功能传感器阵列,其布局结合了分布式和堆叠式,从而实现了对温度、湿度、紫外线、磁力、应变、压力和邻近刺激的实时同时监测。研究人员通过炭黑-聚二甲基硅氧烷复合材料作为多模态传感材料,制备了对应变、压力、弯曲和温度刺激具有高灵敏度和快速响应的交叉反应式传感矩阵。在词袋模型的基础上,采用机器学习算法区分不同的刺激。


触觉信息的深度挖掘与应用


触觉传感器提供的信息,可以通过机器学习和神经网络,可以深入挖掘触觉采集信号中嵌入的信息,如识别物体的类型和形状以及接触面的振动频率,监测和分析人体健康状况,还可应用于实时分析人体运动和抓握力,获得详细的人体运动信息等。在视觉感知上,有研究人员通过眼电术和触觉感知技术开发了一种协作界面,用于快速准确的3D人机交互。


图文解析


1712106769571.jpg

图2 使用丝网印刷技术制备触觉传感器阵列中快速制备图案电极


1712106805697.jpg

图3 使用3D打印技术制备触觉传感器中具有微观结构的电极或敏感材料


1712106838620.jpg

图4 激光显微加工技术用于图像化加工和微结构制造


总结与前瞻


触觉传感器的应用仍然面临着巨大的挑战。首先,触觉传感器阵列同时获得的信号包含了压力、剪切力、温度等丰富的信息。寻找有效的解耦干扰和串扰信号是十分必要的。其次,使用环境中的温度、湿度、振动等多种物理场因素通常会导致触觉传感器的性能下降,从而影响触觉传感器的检测精度。因此,如何提高触觉传感器在复杂应用条件下的长期检测稳定性是一个迫切需要解决的问题。第三,触觉传感器已经可以用全柔性材料制造,但用于数据采集和传输的相关电路仍然由传统的刚性材料制成,这将影响触觉传感系统的整体可穿戴性。因此,开发柔性和可拉伸电路对于柔性触觉传感器在可穿戴电子产品、智能机器人和人机交互系统等不同领域的应用也是非常必要的。