南京大学余林蔚课题组在形貌可编程正交硅纳米线阵列用于应变-温度双模态传感方面取得新进展

来源:南京大学 #柔性传感# #硅纳米线# #双模态#
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柔性可穿戴电子器件近年来在健康监测、运动识别、电子皮肤和人机交互等领域展现出重要应用前景。其中,高性能柔性传感器是实现多维生理与环境信息获取的关键器件。相比单一应变或温度传感器,应变-温度双模态传感器能够同时感知人体运动、皮肤状态与外界热环境变化,因此在智能可穿戴系统中具有更高的信息维度和应用价值。然而,现有应变-温度双模态传感器仍面临一个核心矛盾:若采用同一敏感材料或同一导电通道实现双模态响应,往往会产生明显的信号串扰;若将应变与温度传感单元分开集成,又通常需要多种异质材料、复杂堆叠结构和多步加工流程,从而增加器件尺寸、互联复杂度和系统集成难度。

针对这一挑战,南京大学电子科学与工程学院余林蔚教授课题组基于自主创新的平面固-液-固(IPSLS)纳米线生长模式,提出了形貌可编程的横纵正交硅纳米线阵列设计策略,并成功构建了应变-温度双模态柔性传感器。该器件在同一硅纳米线材料平台上集成了两类功能通道:平行于拉伸方向的蛇形硅纳米线通道用于高灵敏应变感知,垂直于拉伸方向的直线硅纳米线通道用于温度检测,并通过正交排列在结构上降低应变与温度信号串扰。团队利用台阶引导IPSLS机制实现了蛇形与直线硅纳米线的可控生长,并将其转移至聚酰亚胺(PI)柔性衬底上完成器件集成。有限元仿真与电学测试表明,该正交排列结构能够有效实现应变-温度解耦。最终双模态传感器具有最高达155的灵敏度系数(GF)、20-97 ℃的温度检测范围,并在0.3%应变下经历40000次循环后仍保持稳定输出。进一步结合3×3传感阵列与卷积神经网络(CNN)模型,器件可在复杂应变-温度耦合刺激下实现约95%的分类识别准确率,并成功应用于运动体表温度监测、手腕与肘部运动检测等可穿戴场景,为高集成度、低串扰、智能化多模态柔性传感系统提供了新的技术路线。

图一:正交排列硅纳米线应变-温度双模态传感器的概念与工作原理

图二:形貌可编程正交硅纳米线阵列的制备流程与形貌表征

图三:蛇形硅纳米线应变传感通道的电学响应及拉伸后相应电学性能测试

图四:直线硅纳米线温度传感通道的温度响应与解耦验证

图五:双模态传感器的循环稳定性,可穿戴应用验证,CNN分类与阵列化展示

近期,该项研究成果以“Morphology-Programmable Orthogonally Aligned Silicon Nanowire Arrays for Integrated Strain-Temperature Bimodal Sensing”为题发表于《Nano Letters》杂志上。南京大学电子科学与工程学院副研究员宋晓攀和苏州大学秦祯雷同学为论文的共同第一作者,南京大学电子科学与工程学院余林蔚教授、王军转教授和南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院王胜老师为共同通讯作者。该工作的开展得到了南京大学陈坤基教授,施毅教授,徐骏教授,与南京邮电大学谌静教授的支持,受到国家自然科学基金杰出青年基金、国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划、江苏省自然科学基金青年基金的资助,在此一并表示衷心的感谢!

责编: 集小微
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