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上海工程技術大學宋仕強團隊 JMCA：糖塑法輔助制備的具有優異觸覺感知功能的中空PDMS可穿戴織物

2024-03-13 來源：高分子科技

柔性可穿戴電子設備的快速發展和不斷完善使其在健康監測、運動檢測、電子皮膚等各個領域凸顯出重要的應用價值。柔性壓力傳感器作為可穿戴電子設備的重要組成，因其能夠將外界壓力轉換為可識別的信號而被廣泛構建和使用。為了滿足可穿戴和柔性的特性要求，柔性聚合物薄膜、塊狀和纖維及其織物狀結構是基體材料最為廣泛的呈現形式，其中纖維及其織物由于其獨特的一維結構、良好的透氣性、穿戴舒適性和順應性等，在制造柔性壓力傳感器方面具有獨特的優勢。然而，纖維本身有限的空間形變和固有的低彈性限制了其傳感性能，特別是受限的壓力工作范圍。另外，聚二甲基硅氧烷(PDMS)或硅橡膠因其具有優異的熱穩定性、高柔韌性和生物相容性等特點，在柔性傳感領域獲得了廣泛的應用，而它們大多以導電的薄膜、塊狀材料或絕緣包裹層的形式存在。由于它是交聯結構，因此采用傳統的熔融、溶液和靜電紡絲法難以獲得其纖維狀結構。因此如何通過一種簡單高效的方法開發具有寬壓力范圍和高靈敏度的高性能PDMS纖維類壓力傳感器具有重要意義。

近期，上海工程技術大學宋仕強副教授團隊受傳統糖塑工藝的啟發，采用高效便捷的糖塑法制備了一種碳納米管(CNT)嵌入式的中空聚二甲基硅氧烷(PDMS)纖維。柔軟的中空PDMS/CNT纖維進一步被剛性導電聚多巴胺(PDA)-聚吡咯(PPy)涂覆，形成了獨特分層結構。CNT在PDMS襯底中形成導電網絡，通過導電通路的改變，賦予傳感器的優異的傳感性能；多巴胺和吡咯單體混合物在中空PDMS纖維上進行原位表面聚合生成剛性微結構，致使纖維結構在面向低壓時進行壓力傳遞從而引起PDMS/CNT基體形變，而在高壓下通過自身的變形又進一步擴大了工作范圍。這種簡單高效的構建策略與獨特的分層結構相結合，有助于先進可穿戴電子設備設計制備，并進一步拓寬其應用范圍。

圖1. 中空纖維的制備與形貌

中空結構賦予纖維質輕的特性有助于減輕佩戴的重量(圖2a-d)。糖塑工藝在調控糖纖維尺寸方面具有可控性，圖2e展示了長約40 cm的大尺寸中空PDMS/PDA-PPy纖維，證明了其用于構建大尺寸傳感器器件的可行性。與實心PDMS纖維相比，空心PDMS纖維和PDMS/PDA-PPy纖維具有更高的斷裂伸長率和韌性，而強度略有下降。此外，中空纖維由于其獨特的中空結構，通過兩根纖維的重疊也表現出比實心纖維更好的變形能力(圖2h)。中空纖維除了具有良好的韌性和壓縮性外，還能承受大大超過其重量的物體，如圖2i所示重量約為98 mg的中空PDMS/PDA-PPy纖維能夠承載700 g的重量，表明其具有優越的承載能力和力學強度。

圖2. 中空PDMS/PDA-PPy纖維尺寸和機械性能

在承受外界壓力時，纖維獨特的中空結構可以提供更多的可變形空間，直到上下表面接觸，這為傳感器在較寬的壓力范圍內工作提供重要基礎。壓力敏感性與中空纖維結構的變形密切相關，壓力敏感性會在壓縮初始階段急劇增加，這可能是由于中空纖維上層的PDA-PPy和CNTs劇烈變形所致。然而隨著壓力的進一步增大，壓力敏感性緩慢升高，直至纖維表面的PDA-PPy顆粒接觸。當中空纖維的上下底面接觸壓實時，處于PDMS基體中的導電碳納米管網絡隨之發生較大的變形，致使傳感器在更高的壓力下繼續工作。因此，基于中空纖維的壓力傳感器在較寬的壓力范圍內具有優異的傳感性能(圖3)。

圖3. 基于中空纖維的壓力傳感器的壓力傳感性能

纖維表面的硬質PDA-PP導電顆粒微結構賦予纖維分層結構特點，通過其對物體表面的接觸，其接觸反作用力會迅速反饋到PDMS基層，從而引起嵌入的導電CNT網絡靈敏而快速地捕捉到由于PDMS軟變形引起的電阻信號變化。這種結構就如同手指表面微結構，凸起的剛性PDA-PPy顆粒模擬了手指皮膚的脊，柔軟的PDMS模擬了表皮，嵌入的CNT模擬了觸覺小體，因而具有觸覺感知的功能。為了驗證其觸覺感知能力，我們通過交叉的中空纖維接觸具有不同粗糙表面的物體，如聚氨酯棉、紗布、聚四氟乙烯薄膜、不銹鋼板、刷子、多孔硅膜等，并結合機器學習算法和人機界面組成的智能觸覺識別平臺，可以自動智能地分類和識別物體。

圖4. 中空纖維接觸不同表面粗糙度物體刺激電信號響應性

圖5. 基于傳感器和1D-COVN的智能觸覺識別系統

以上研究成果以“Sugar-plastic Assisted Fabrication of Hollow PDMS Wearable Fabrics toward Excellent Sensory Capabilities”為題發表于Journal of Materials Chemistry A（DOI: 10.1039/D3TA08044G）。論文第一作者為上海工程技術大學化學化工學院碩士生劉眉，通訊作者為上海工程技術大學宋仕強副教授，機器學習算法得到了電子工程系熊玉潔副教授的支持。

文章鏈接：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2024/ta/d3ta08044g

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（責任編輯：xu）

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