中国石油大学（华东）张冬至教授团队 ACS AMI：机器学习助力柔性应变传感器用于运动检测及其文字识别

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近年来，柔性应变传感器取得了丰硕的研究成果。研究者也将研究重点从传感器的基础性能转移到传感器的实际应用，取得了在软体机器人、电子皮肤、人机交互和医疗监控等诸多领域的重大突破。应变传感器因其优异的弹性和韧性以及与人体皮肤的完美贴合性，实现了在人体健康和运动检测的实时传感应用。用于检测人体运动活动的应变传感器需要满足高灵敏度、快速响应、动态性能稳定、线性程度高的特点。此外，柔性应变传感器的可穿戴性与智能化也是设计者需要着重考虑的问题。因此，构建既具有良好稳定性又具有全方位人体运动检测的高性能智能化柔性应变传感器具有重要的应用价值。

图1 MXene/PPy/HEC应变传感器用于脉搏检测和文字识别

近期，中国石油大学（华东）控制科学与工程学院张冬至教授团队提出了基于MXene/聚吡咯（PPy）/羟乙基纤维素（HEC）的柔性应变传感器，报道了该传感器在健康和运动检测中的应用，并结合机器学习实现了多语言手写文字的识别（图1）。在这项工作中，该团队构造了基于MXene/PPy/HEC的柔性应变传感器，以聚二甲基硅氧烷（PDMS）为基底，MXene吸附着在PDMS表面形成导电路径，HEC的加入有效地改善了PPy的分散性。基于MXene/PPy/HEC的柔性应变传感器具有灵敏度高、线性程度高、检测范围宽、响应速度快、重复性好等特点（图2）。该柔性传感器能够对应变产生灵敏且稳定的响应，主要归因于MXene/PPy/HEC薄膜器件的柔韧性与电学性能（图3）。该传感器具有快速响应特性和低检测限，可用于检测人体健康和体征信号监测，如脉搏、发音、吞咽和呼吸等（图4）。此外，基于MXene/PPy/HEC的柔性应变传感器作为可穿戴设备可用于监测人类不同状态下的关节弯曲（图5）。结合机器学习算法，设计了基于MXene/PPy/HEC应变传感器的手写文字识别应用，可用于区分英文字母、阿拉伯数字和汉字。使用机器学习算法对传感器检测到的手写文字信号进行了识别，识别正确率超过96%（图6和图7）。该工作表明了MXene/PPy/HEC应变传感器在智能可穿戴设备、电子皮肤和人机交互领域中的应用潜力。

该工作以“In-situ polymerized MXene/polypyrrole/hydroxyethylcellulose-based flexible strain sensor enabled by machine learning for handwriting recognition”为题发表在ACS Applied Materials & Interfaces上。中国石油大学（华东）硕士研究生杨春卿为论文第一作者，中国石油大学（华东）张冬至教授为论文通讯作者。该研究得到国家自然科学基金项目、山东省泰山学者工程专项经费资助。

图2 MXene/PPy/HEC应变传感器性能测试

图3 MXene/PPy/HEC应变传感器的敏感机理

图4 用于人体健康检测的MXene/PPy/HEC应变传感器

图5 基于MXene/PPy/HEC应变传感器的人体运动检测应用

图6 基于MXene/PPy/HEC应变传感器和机器学习算法的文字识别

图7 基于MXene/PPy/HEC应变传感器的应用说明及手写汉字识别

原文链接：

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.2c18989

通讯作者介绍

张冬至，中国石油大学（华东）教授，控制科学与工程学院副院长，山东省泰山学者，山东省高等学校青年创新团队带头人，青岛市拔尖人才。主要从事微纳传感器技术与微系统、智能感知与柔性电子技术、电子信息技术与检测仪器等研究。主持国家自然科学基金项目、山东省重点研发计划项目等科研项目20余项，在ACS Nano、Nano-Micro Letters、Nano Energy 等著名期刊上发表SCI收录论文170余篇，被国内外学者引用9500余次，H-index为54，入选ESI高被引论文25篇，ESI热点论文5篇，授权国家发明专利20余项，获省部级科技奖励一等奖2项、二等奖5项，入选全球前2%顶尖科学家榜单，获评中国石油和化工自动化行业协会青年科技突出贡献奖、全国高校矿业石油与安全工程领域优秀青年科技人才奖、中国电子学会优秀科技工作者等。

课题组网址：zhangdongzhi.polymer.cn

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