基于猎豹腿结构的3D打印宽量程柔性电容式压力传感器

柔性传感器因其在可穿戴电子、人机交互和智能机器人方面的潜在应用而吸引了研究兴趣。目前,柔性压力传感器有四种主要的传感机制:电容式、压阻式、摩擦电式和压电式。柔性电容式压力传感器具有制备成本低、结构简单、灵敏度高的优点。因此,研究人员对电容式压力传感器进行了深入研究。

article_MEMS

block 背景介绍

柔性电容式压力传感器由平行的上下电极和夹在它们之间的介电层组成。先前的研究表明,通过在柔性压力传感器的介电层内构建微观结构图案,在压力下更容易产生变形,从而提高了柔性压力传感器。同时,圆柱形结构、金字塔结构、仿生结构和砂纸结构已被用于增强柔性传感器的传感性能。然而,使用诸如砂纸结构的模具制备的传感器具有不规则的微观结构,使得难以确保由同一批次制备的压力传感器具有相似的性能。此外,由于大规模制造高灵敏度柔性传感器极具挑战性,不规则的微观结构往往导致压力传感器的耐用性相对较差。

为了制备高性能柔性压力传感器,许多研究人员致力于研究可用于柔性传感器的材料。已研究的主要柔性材料包括硅橡胶、聚二甲基硅氧烷(PDMS)和水凝胶。上述材料具有高度柔性,能够制备纳米尺寸的结构。通过使用这些柔性材料,研究人员可以实现更具创新性的结构模式。大多数电容式压力传感器使用激光技术、静电纺丝和其他转移方法来构建微观结构。尽管这些结果提供了令人印象深刻的性能,但制备过程耗时、复杂且成本高昂。

block 研究亮点

  1. 本工作设计了一种基于仿生猎豹腿微结构的电容式压力传感器,验证了仿生微结构设计的优点,并使用3D打印技术优化了结构特征参数。
  2. 受猎豹腿型启发的压力传感器具有高灵敏度(0.75 kPa⁻¹)、宽线性传感范围(0–280 kPa)、约80 ms的快速响应时间和出色的耐用性(24000次循环)。
  3. 该传感器可以识别手指操作的鼠标,监测人体运动,并传输莫尔斯电码信息。

block 图文解析

article_MEMS_1图1(a) 压力传感器结构灵感。(b) 压力传感器准备流程图。(c) 压力传感器示意图。

article_MEMS_2图2 压力传感器的模拟。不同位移下的应力分布:(a)微圆柱,(b)倾斜微圆柱,和(c)仿生猎豹腿。(d) 压力传感器在低压和高压下的三维应力分布。(e) 传感器优化参数示意图。

article_MEMS_3图3(a,b)仿生微结构的间距对柔性传感器灵敏度的影响。(c,d)仿生微结构的倾斜角度对柔性传感器灵敏度的影响。

article_MEMS_4图4 压力传感器的特性表征。(a) 压力传感器电容响应曲线。(b) 压力传感器在20、40和100 kPa压力下的响应/恢复时间分别为80和90 ms。(c) 压力传感器的滞后误差为9.3%。(d)柔性传感器的低压检测。(e) 柔性传感器的可重复性。(f) 柔性传感器在不同压力下的稳健性。(g) 柔性传感器的应力-应变曲线。(h) 柔性传感器的温度性能扰动试验。(i) 柔性传感器的湿度干扰测试。

article_MEMS_5图5 压力传感器的性能表征。(a) 电容式压力传感器在不同压力(8、10、12和14 kPa)下的电容响应的重复性。(b) 传感器在不同速率(40、80和160 mm/min)下的电容响应。(c) 将电容式压力传感器的灵敏度和量程与现有研究进行了比较。(d)电容式压力传感器24000次循环的耐久性测试。

article_MEMS_6图6 用于手指操作鼠标运动识别的压力传感器应用程序。(a) 鼠标快速点击响应曲线。(b) 正常速度点击鼠标响应曲线。(c) 快速点击轮响应曲线。(d) 滚动鼠标滚轮响应曲线。(e) 四个手指操作的鼠标动作的三维PCA聚类。

article_MEMS_7图7 压力传感器在智能操纵器中用于抓取对象。(a) 夹紧塑料块。(b) 抓着一个娃娃。(c) 抓着一个桔子。(d) 智能机械手抓取物体的二维PCA分类。

article_MEMS_8图8 用于人体运动监测的压力传感器。(a) 手指点击。(b) 拳头按压。(c) 手腕弯曲。(d) 颈部弯曲。(e) 肘部弯曲。(f) 膝盖弯曲。(g) 脚部压力。(h) 呼吸。

article_MEMS_9图9 压力传感器用于传输莫尔斯电码信息。(a) 这26个字母对应莫尔斯电码。(b) 压力传感器传输莫尔斯电码信息“猎豹”。(c) 压力传感器的计算机接口显示发送莫尔斯电码信息“LEG”。

来源 l MEMS

知之既深,行之则远。基于全球范围内精湛的制造业专家智囊网络,3D科学谷为业界提供全球视角的增材与智能制造深度观察。有关增材制造领域的更多分析,请关注3D科学谷发布的白皮书系列。


白皮书下载 l 加入3D科学谷QQ群:106477771
网站投稿 l 发送至2509957133@qq.com
欢迎转载 l 转载请注明来源3D科学谷 l 链接到3D科学谷网站原文

分享:

你可能也喜欢...

Baidu
map