武漢大學AFM：全印刷雙模電子織物，同步感知溫度與壓力

在智能人機交互與健康監測技術快速發展的今天，電子皮膚和可穿戴設備對多物理量感知能力的需求日益迫切。溫度和壓力作為環境和生理監測的兩項基礎參數，其同步檢測對于全面信息交互至關重要。尤其在術后康復壓力衣、瘢痕管理等實際應用中，同時監測體表壓力分布與局部組織溫度變化具有顯著的臨床價值。然而，現有基于聚合物薄膜的柔性傳感器往往存在厚度大、透氣性差的問題，長期佩戴舒適性不足。盡管織物因其固有的多孔性、柔順性和皮膚相容性被視為理想的可穿戴平臺，但如何在保持織物固有特性的同時，將高性能雙模傳感器可靠地集成到織物基底中，并實現有效的信號解耦，仍是該領域面臨的一項關鍵挑戰。

針對上述難題，武漢大學吳偉教授團隊開發了一種柔性、超薄且信號解耦的溫壓雙模傳感電子織物（DMTP-ETex）。該研究利用碳黑/多熔點丙烯酸酯共聚物/尼龍透明漿料復合油墨，通過多階段熔融相變機制實現了高達125.9%/℃的超高電阻溫度系數和0℃至50℃的寬溫度傳感范圍。同時，基于離子雙電層效應的電容式壓力傳感單元展現了62.3 kPa?1的高靈敏度以及30毫秒/60毫秒的快速壓力響應與恢復時間。通過集成機器學習算法，該織物能夠精準識別不同的抓握物體，并借助傳感器陣列成功實現了模擬體表上壓力與溫度分布的空間映射。相關論文以“Fully-Printed Bimodal E-Textiles with Synchronized Temperature-Pressure Sensing for Next-Generation Adaptive Wearables”為題，發表在Advanced Functional Materials 上。

該DMTP-ETex采用了三層織物堆疊結構。頂層織物的一側印制有叉指電極和溫敏層構成溫度傳感器，另一側則印制壓力電極層；該壓力電極層與中間含有壓力敏感層的織物以及底部電極織物共同構成壓力傳感器。整個器件通過全印刷工藝制備，實現了垂直堆疊的層狀結構，從物理層面確保了信號的獨立解耦。研究團隊首先對材料進行了系統表征。傅里葉變換紅外光譜顯示離子液體成功摻入熱塑性聚氨酯基體中；差示掃描量熱曲線表明，復合油墨中的三種丙烯酸酯共聚物在共混物中基本保留了各自獨立的結晶域，呈現出多個吸熱峰。原位X射線衍射結果證實，隨著溫度升高，結晶衍射峰逐漸衰減，體現了連續的多階段熔融過程。流變學測試則顯示溫敏油墨具有剪切變稀特性，適合絲網印刷工藝。表面粗糙度分析表明，銀電極油墨能有效填充織物的孔隙和表面起伏，形成連續均勻的電極層。機械耐久性測試中，印刷銀電極在100次彎曲循環后電阻變化率僅為3.24%，且膠帶剝離測試未觀察到材料脫落或界面失效，證實了良好的附著力。更重要的是，DMTP-ETex在印刷后仍保持419 L m?2 s?1的透氣性，且貼附于人體皮膚24小時后無刺激或不適感，厚度僅為1.07毫米，充分證明了其作為可穿戴設備的舒適性與安全性。

圖1 DMTP-ETex的結構、制備工藝及應用場景示意圖。

圖2 (a) 純TPU和TPU/IL共混物的FTIR光譜。 (b) AC-1、AC-2、AC-3及復合油墨的DSC曲線。 (c) 在10°C至50°C范圍內測量的復合油墨的原位XRD圖譜。 (d) 與絲網印刷工藝相關的溫度敏感油墨的觸變行為。 (e) 溫度敏感油墨的粘度隨剪切速率的變化。 (f) 印刷有AgFDs電極的底部紡織品的截面SEM圖像。 (g) 印刷溫度傳感器的表面粗糙度圖像及其 (h) 相應的3D形貌圖。 (i) Textile-1（95%滌綸+5%氨綸）的2D和3D形貌圖。 (j) 頂層紡織品的截面SEM圖像及對應的C和Ag元素EDS能譜圖。

在溫度傳感性能方面，該傳感器利用三種不同熔點的丙烯酸酯共聚物在升溫過程中依次熔融，引起體積膨脹，從而分階段調控碳黑導電網絡，實現寬溫域內的電阻變化。通過系統優化三種共聚物的質量比（2:1:1）和碳黑固含量（6 wt.%），傳感器在0℃–15℃、15℃–30℃和30℃–50℃三個溫區內的電阻溫度系數分別達到1.3%/℃、12.6%/℃和125.9%/℃，其中30℃–50℃溫區內的線性度高達0.998。該傳感器還展現出0.1℃的優異分辨率，能夠清晰響應36℃至37℃范圍內0.1℃的梯度升溫。在25℃至35℃的加熱過程中響應時間為11.8秒，冷卻至15℃的恢復時間為12秒。經過500次加熱-冷卻循環后，其電阻變化僅衰減9.56%，展現出卓越的長周期穩定性。即使在100次彎曲或扭曲循環后，電阻溫度系數的最大漂移也分別僅為7.47%和4.05%，表明其機械柔韌性對溫度傳感性能影響甚微。此外，該溫度傳感單元在0–2牛頓壓力作用下的最大電阻變化率僅為0.037，證明其對壓力不敏感，有利于信號解耦。

圖3 (a) 溫度傳感機制示意圖。 (b) 溫度傳感單元在0°C–50°C范圍內相對電阻變化（ΔR/R?）隨溫度變化的函數。 (c) DMTP-ETex在36°C–37°C范圍內對0.1°C逐步升溫的電阻響應。 (d) DMTP-ETex在從25°C加熱至35°C過程中的響應和恢復時間，以及 (e) 從25°C冷卻至15°C過程中的響應和恢復時間。 (f) DMTP-ETex在不同恒定溫度下保持30分鐘的電阻穩定性。 (g) DMTP-ETex在500次加熱-冷卻循環中的電阻響應。

壓力傳感機制則基于離子雙電層電容效應。當壓力增加時，織物內的空氣被擠出，電極與離子層之間的有效接觸面積增大，促使離子液體中的陰、陽離子在對應電極表面積累，從而增加雙電層電容。研究團隊優化了離子液體與熱塑性聚氨酯的比例（3:1）以及壓力敏感層的印刷層數（5層），使傳感器在0–10 kPa、10–90 kPa和90–200 kPa三個壓力區間內分別實現了62.3 kPa?1、15.1 kPa?1和7.0 kPa?1的高靈敏度。該壓力傳感器對0.1至5牛頓的不同負載呈現出穩定且可重復的電容響應，并在加載和卸載2克砝碼時展現出30毫秒和60毫秒的超快響應與恢復時間。其分辨率極高，能夠在20克負載基礎上清晰分辨1克重量的增加。經過5000次0.1牛頓的加載-卸載循環后，電容響應僅衰減4.78%，證實了其優異的耐用性。值得注意的是，當環境溫度從30℃升至50℃時，該壓力傳感單元的最大電容變化率僅為0.38%，低于0.01牛頓壓力下的響應，表明其對溫度變化不敏感，從而有效實現了與溫度信號的解耦。

圖4 (a) 壓力傳感機制示意圖及相應等效電路。 (b) 對于印刷不同層數壓力敏感墨水的紡織品，其相對電容變化（ΔC/C?）隨壓力的變化函數。 (c) DMTP-ETex對三次連續施加不同壓力的電容響應。 (d) DMTP-ETex在加載和卸載2克重量時的響應和恢復時間。 (e) DMTP-ETex在加載20克重量后再加載1克重量時的電容響應。 (f) DMTP-ETex在0.1 N壓力下經歷5000次加載-卸載循環的ΔC/C?變化。

為了驗證雙模信號解耦的實際效果，研究團隊設計了多組對比實驗。當筆尖靠近但不接觸DMTP-ETex時，電容和電阻均無變化；而當筆尖反復按壓時，電容響應壓力而增加，電阻因筆尖溫度略低于室溫而減小。類似地，當手指靠近時，僅電阻因體溫升高而增加，電容無變化；當手指按壓時，電容和電阻同時增加，分別響應壓力和溫度。在恒定壓力下升高溫度時，電容信號穩定而電阻隨溫度升高并穩定；在恒定溫度下增加壓力時，電容隨壓力穩步上升而電阻幾乎不變。這些結果一致證明，DMTP-ETex能夠在不產生串擾的情況下，同時捕獲同一位置的溫度和壓力信號。

圖5 (a) 筆尖靠近和觸摸的示意圖。DMTP-ETex對筆尖 (b) 靠近和 (c) 觸摸的電容和電阻響應。 (d) 手指靠近和觸摸的示意圖。DMTP-ETex對手指 (e) 靠近和 (f) 觸摸的電容和電阻響應。 (g) 對DMTP-ETex施加機械載荷和熱刺激的示意圖。(h) 恒定壓力和升溫下，以及 (i) 恒定溫度和升壓下的電容和電阻響應。此外，其傳感層的實際尺寸為10毫米×10毫米。

基于上述可靠性能，研究團隊將DMTP-ETex集成到智能手套中，模擬手指抓握不同溫度和水量水杯的觸覺感知。當抓握空杯、常溫水杯、熱水杯和冷水杯時，傳感器產生了顯著差異化的電阻和電容信號。研究人員收集了四種場景共400個樣本，采用一維卷積神經網絡進行分類學習。該模型包含三個卷積層、一個池化層和兩個全連接層。經過約150個周期的訓練，模型訓練損失趨近于零，識別準確率達到100%。主成分分析降維可視化顯示，四種抓握場景的數據點形成了清晰可區分的聚類，混淆矩陣進一步確認了100%的分類準確率，充分證明了DMTP-ETex在智能交互領域的有效性和可靠性。

圖6 (a) 集成DMTP-ETex的手套在抓取空杯、盛有常溫水、熱水和冷水的水杯時產生的電容和電阻信號。 (b) 用于分類抓取模式的1D CNN模型的架構示意圖。 (c) 學習過程中用于水杯識別的CNN模型的訓練準確率和損失。 (d) 四種抓取模式數據集的PCA可視化圖。 (e) 顯示四種抓取模式分類預測結果的混淆矩陣。

研究團隊進一步探索了該電子織物在智能醫療服裝領域的應用潛力。將DMTP-ETex集成到肩部服裝中，用于監測背包使用時的肩部壓力不對稱性。通過定義不對稱指數（|P左-P右|/(P左+P右)），測試了四種背包方式：空載單肩、負重單肩、對稱雙肩和不對稱雙肩。結果顯示，單肩背包時不對稱指數達到1，而雙肩對稱背負時指數為0，為健康干預提供了量化依據。此外，研究團隊還制作了一個包含四個傳感單元的線性陣列，并將其包裹在可變形氣球表面，模擬肢體壓力和溫度的動態變化。在充氣階段，所有四個傳感器的電容信號同步顯著增加，反映壓力均勻上升；同時電阻信號也一致上升，對應呼出暖空氣帶來的環境溫度升高。放氣階段則觀察到電容迅速下降和電阻逐漸回落。更重要的是，通過分析四個傳感單元的響應差異，研究團隊成功生成了壓力和溫度的空間分布圖，顯示出清晰的梯度變化，證明了該傳感器陣列在健康監測平臺中實現多參數空間監測的強大潛力。

圖7 (a) DMTP-ETex用于多功能智能服裝的示意圖。 (b) 在四種背包條件下（無負重單肩背US、負重單肩背LS、對稱雙肩背SD、非對稱雙肩背AD）的肩部壓力不對稱指數和電容響應。 (c) 四個傳感器單元在充氣和放氣過程中的電阻響應和 (d) 電容響應。 (e) 溫度和壓力響應的空間分布圖。

綜上所述，這項研究通過絲網印刷技術成功制備了緊密集成的溫壓雙模傳感電子織物。該器件在溫度傳感方面實現了寬溫域、超高電阻溫度系數、0.1℃分辨率及500次循環的優異耐久性；在壓力傳感方面實現了三段式高靈敏度、快速響應恢復及5000次循環的卓越穩定性。通過信號類型的本質區分，該織物能在同一位置和時間無串擾地同步捕獲壓力和溫度信號。結合智能手套中基于機器學習的抓握類型精準識別（100%準確率）以及智能服裝中壓力與溫度分布的同步映射監測，這項研究為先進人機交互和智能醫療健康領域提供了全新的設計理念與實現路徑。