CIF等离子清洗机助力吉林大学为智能机器人触觉系统提供高集成度、抗串扰的多模态柔性传感解决方案‖研究成果荣登《ACS Sensors》！

    近日，吉林大学刘燕教授团队联合辽宁材料实验室，在国际期刊《ACS Sensors》发表研究成果，提出一种用于机器人指尖的仿生柔性压力-湿度双模态传感器件，实现了双信号的高性能传感，解决了传统压力、湿度传感信号串扰严重、集成度低、性能难以兼顾等技术瓶颈。

    在该研究的器件制备流程中，课题组选用CIF CPC-E等离子体亲水处理设备完成PET基底表面亲水活化工序，保证复合传感墨水均匀铺展与湿度敏感层 稳定成型，增强界面附着力与传感层结合强度，助力器件实现稳定信号输出，为高性能柔性双模态触觉传感器界面调控研究提供标准化工艺支撑。

   柔性电子技术、人工智能的快速发展极大推动了柔性传感器在智能可穿戴设备和机器人交互感知等前沿领域的广泛应用。对于机器人而言，其手部是与环境进行物理交互的关键终端。柔性传感器在此界面中发挥着不可或缺的作用，可以赋予机器人精细触觉感知与灵巧操作能力。特别地，压力和湿度作为表征物理交互与环境状态的核心参数，其对功能材料及器件结构提出的敏感响应与高效信号转换能力的要求，已成为柔性传感器领域的研究焦点。近年来，研究者提出了多种基于不同机制的柔性压力和湿度传感器。例如，基于压电效应、压阻效应、电容效应及摩擦电效应的柔性压力传感器，已广泛应用于人体健康监测和机器人触觉感知等领域。湿度传感器则主要依赖于功能材料在不同湿度条件下的电导率、介电常数变化及自供电等机理，常采用金属氧化物、碳基材料（如碳纳米管、碳点、石墨烯等）、亲水聚合物以及MXene等作为敏感材料。这些电子器件的机械柔韧性、高性能响应使其在多种应用中成为重要的感知组件。

    随着智能机器人与人机交互系统对环境理解精度与实时性要求的不断提高，单一感知模态已难满足复杂场景下的多维信息获取需求。就感知模式而言，压力和湿度分别代表接触与非接触两种传感模式。压力感知可提供直接的接触力学信息，而湿度作为非接触先验信号，能够在接触前感知接近物体与环境状态。尽管柔性压力传感器在接触式力觉感知领域取得了显著进展，但对非接触感知模式的探索仍相对有限。非接触感知能够在物理接触发生前响应环境变化，对提升系统环境适应性与交互预判能力至关重要。针对压力感知，研究者通常通过优化微结构设计（如金字塔、微球、多孔、蛇鳞及蜻蜓颈部等）来提升器件性能。在湿度感知方面，一些报道的基于金属氧化物的湿度传感器具有较高的阻抗，高达数十兆欧甚至更高，这导致信号采集困难、响应延迟，并需要复杂的阻抗匹配电路。因此，这会增加功耗和设计复杂度，使其不适用于高实时性的可穿戴设备应用。尽管已有少数关于压力和湿度双模态传感器的报道，例如，Wang等人开发了基于MXene的双功能传感器，能够同时检测压力和湿度，但其两个传感单元独立布置，导致器件体积大、集成度低；Ding等人开发的基于多孔纤维材料的传感器虽然实现了压力和湿度双响应，但压力信号与湿度信号之间存在显著相互干扰，难以实现压力与湿度信号的精准解耦与同步采集。因此，在实现兼具压力与湿度双模态感知方面，柔性传感器仍面临结构集成、信号串扰和性能权衡等多重挑战。

   研究团队受指纹增强触觉与角质层吸湿膨胀机制启发，开发了一种压力-湿度双模态（PHB）柔性传感器。该传感器利用共用基材实现两种感知功能的单器件集成，并有效克服了信号串扰问题，实现了压力与湿度的高效解耦与独立感知。其中，仿生指纹沟槽结构赋予压力传感单元5.44 kPa-1的灵敏度和273 kPa的检测范围；湿度传感单元表现出159%的高湿度响应和0.85 s的快速响应时间。结合3D打印、墨水直写（DIW）和磁控溅射等制备技术，PHB传感器具备优异的批次一致性，为机器人多模态触觉感知系统提供高集成、抗串扰的柔性传感方案。 

  在应用验证层面，集成于机械手指的传感器成功实现了多场景感知任务，能够识别不同模量材料样品，区分不同含水量海绵，并对口呼气、鼻呼气、脉搏波等多种生理信号展现出可靠的感知能力。该研究为智能机器人触觉系统提供了一种高集成度、抗串扰的多模态柔性传感解决方案。