成果简介

压力传感器是日常生活中的重要设备，尤其是用于生理信号监测。然而，要实现智能压力传感器，还需要实现更高的灵敏度、大线性范围、原位信号处理和自动分析等特性。本文，中南大学周建华、清华大学任天令等研究人员在《J. Mater. Chem. A》期刊发表名为“Intelligent Nanomesh-Reinforced Graphene Pressure Sensor with Ultra Large Linear Range”的论文，研究受钢筋混凝土结构的启发，设计并实现了纳米网增强石墨烯压力传感器（NRGPS），不仅具有出色的机械性能，而且具有透湿性。与负阻压力传感器不同的是，NRGPS的电阻在较大的压力下会增加，从而大大增加了测量范围。

NRGPS采用纳米网格骨架，具有超大线性（1 MPa）、高灵敏度（4.19 kPa-1）、优异的稳定性（超过10000次循环）。为了解释NRGPS的传感机制，从纳米网增强石墨烯的微观结构提出了一个有限元模型。NRGPS具有线性度大、灵敏度高等优点，可以模拟机械MOSFET，实现脉冲信号原位放大。最后，通过将NRGPS与卷积神经网络相结合，实现了一种智能触觉传感器。凸盲文数字可通过智能触觉传感器识别，准确率达88%。这项工作在智能诊断和触觉重建领域具有潜力。

图文导读

图3。纳米网增强石墨烯的水蒸气渗透性、稳定性和皮肤兼容性。

图4。NRGPS的机电性能。

图6。MOSFET模仿NRGPS来检测脉冲

图7。NRGPS作为智能触觉传感器，用于识别凸盲文数字

表1。比较NRGPS和最近发布的柔性压力传感器的灵敏度和线性压力范围

小结

智能NRGPS可以对脉搏信号进行就地放大，辅助中医脉诊。结合CNN算法，智能NRGPS还可以用作触觉传感器来识别盲文数字。这项工作在智能诊断领域、人机交互以及帮助残疾人重建触觉方面具有巨大潜力。

文献：

DOI: 10.1039/D1TA09813F