山科大最新研发柔性双模态传感器，感知距离与线性灵敏度双突破!

兼具 接近和触觉 感知 功能的双模态柔性 电容式 传感器在人机交互领域展现了极大的应用前景， 该类传感器 能够显著提升机器人对环境的综合感知能力及其与 环境中物体 之间的交互水平。 然而，目前 该类传感器在性能 表现 上仍存在一定局限： 在 非接触工作模式 下 ，由于电极边缘电场强度不足，其传感距离有待提高 ；而 在接触工作模式下 ， 由于弹性介电层结构单一及材料杨氏模量的限制，在较高压力下易出现形变饱和，从而造成传感器灵敏度曲线产生非线性失真的缺点。 为克服上述不足，研究人员尝试通过优化电极层与介电层的结构，以提高双模态电容式传感器的综合感知性能。

近期，山东科技大学的李玉霞教授在国际著名期刊《Chemical Engineering Journal》上在线发表题为“Flexible dual-mode capacitive sensor based on snowflake-like flowable electrode and multi-level microstructured dielectric layer with long proximity sensing distance and high linear sensitivity”的原创性论著。该研究利用雪花状电极边缘长度较长的结构优势，有效增强了电极层的边缘电场效应，使接近感知距离提高至100 mm；同时，引入多级半圆体微结构介电层的结构设计，为传感器在触觉感知工作模式下提供了高线性灵敏度(R2=0.98749)及宽检测范围(0-320 kPa)。

首先，研究团队围绕传感器感知性能的提升开展了创新性的结构设计。如图1所示，所提出的双模态传感器结构整体采用三明治式构型：上下两层为雪花状液态金属电极，中间层为引入多级半圆体微结构的Ecoflex介电层。可流动的雪花状电极为传感器提供了更强的边缘电场效应，使得传感器在安全人机交互、非接触轨迹追踪等领域优势明显；多级半圆体微结构介电层使得传感器具备更均匀的应力分布，在接触感知模式下为传感器提供了高线性灵敏度。

图1. 传感器的总体设计示意图。

研究团队根据传感器的结构设计，通过仿真对其性能进行系统的分析。首先，对不同电极形状的传感器进行了电场强度仿真，仿真结果如图2a所示。相比传统平行板电极或单分支雪花电极，本文提出的双分支雪花电极在物体接近时电场强度变化更为显著，证实了其更强的边缘电场效应和接近感知能力。同时，分别对单级和多级半圆体微结构的介电层加载压力并进行形变仿真，仿真结果如图2b所示。根据仿真结果分析，半径大的半圆体微结构对较小压力的反馈形变明显，而较小半径的半圆体微结构却对较大的负载压力更加敏感。多级半圆体微结构介电层可同时覆盖高压力和低压力区间，并使介电层在不同压力区间的线性响应特性相互补充，为传感器呈现出了更高的线性度。

图2. 传感器结构化设计仿真对比效果。

传感器的制备流程如图3所示，研究人员使用摩方精密面投影微立体光刻（PμSL）技术（microArch®S240，精度：10μm）来制备雪花状电极模具以及多级半圆体微结构介电层模具。随后，以Ecoflex为柔性基底，采用倒模工艺分别制备电极层与介电层。在电极层制备过程中，将液态金属EGaIn注入模具中以形成雪花状导电通路，并完成导线封装。最后，按照三明治式结构将上下电极层与介电层进行叠层组装，并利用Ecoflex溶液进行粘合与封装，最终实现传感器的一体化制备。

图3.传感器的制备流程。

如图4所示，在接近感知模式下，传感器的最远检测距离可达100 mm，且在垂直与水平方向上对不同速度的接近物体均表现出快速且稳定的响应特性。如图5所示，在接触感知模式下，传感器的灵敏度曲线在宽压力范围内保持高度线性。同时，动态加载–卸载测试结果表明，该传感器具有良好的重复性与快速响应能力，其响应时间和恢复时间均约为120 ms。此外，在弯曲与旋转等变形状态下，传感器仍能保持稳定工作，并可实现对低至约0.5 kPa的微小压力的可靠感知。

图4. 接近模式下的传感器性能测试曲线。

图5. 接触模式下的传感器性能测试曲线。

最后，研究团队验证了该传感器在实际场景中的应用潜力。如图6 a-b所示，传感器单元被用于莫尔斯电码加密传输，通过改变按压时长而产生不同电容信号，从而成功解码出“SDUST”字母序列。如图6 c-d所示，将传感器集成于机械臂的肢体与末端，构建了人机协作安全系统。当人手等障碍物接近时，系统能提前感知并触发视觉警报。如图7所示，构建了3×3 传感阵列，成功实现了对手指在阵列上方1 cm处移动轨迹的非接触式实时跟踪，展示了其在手势识别与运动追踪领域的应用前景。

图6. 传感器在莫尔斯电码加密传输与人机交互障碍物感知中的应用。

图7. 传感器在人手轨迹追踪中的应用。

总结：研究人员通过将雪花状液态金属电极与多级半圆体微结构介电层进行协同设计，成功研制出一种高性能柔性双模态电容式传感器，实现了远距离非接触感知与高线性压力灵敏度的有机统一。团队利用摩方精密微纳3D打印技术制备了仿雪花状电极模具以及多级微结构介电层模具，保障了复杂结构设计的可靠实现。实验结果表明，该传感器在人机交互安全、非接触轨迹追踪和智能感知等典型应用场景中证明了其卓越性能与实用价值，为提升传感器的双模态感知性能提供了一种新的设计思路。

https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.172401

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