Non-equilibrium compression achieving high sensitivity and linearity for iontronic pressure sensors

线性 材料科学 灵敏度(控制系统) 压力传感器 压缩(物理) 弯曲 声学 压缩性 信号(编程语言) 光电子学 计算机科学 电子工程 复合材料 机械工程 工程类 物理 航空航天工程 程序设计语言
作者
Jing Yang,Zhibin Li,Ying Wu,Yong Shen,Ming Zhang,Bin Chen,Guojiang Yuan,Songhua Xiao,Jiansong Feng,Xu Zhang,Yuwei Tang,Sunan Ding,Xiaolong Chen,Taihong Wang
出处
期刊:Science Bulletin [Elsevier BV]
卷期号:69 (14): 2221-2230 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.scib.2024.05.001
摘要

Flexible pressure sensors with high sensitivity and linearity are highly desirable for robot sensing and human physiological signal detection. However, the current strategies for stabilizing axial microstructures (e.g., micro-pyramids) are mainly susceptible to structural stiffening during compression, thereby limiting the realization of high sensitivity and linearity. Here, we report a bending-induced non-equilibrium compression process that effectively enhances the compressibility of microstructures, thereby crucially improving the efficiency of interfacial area growth of electric double layer (EDL). Based on this principle, we fabricate an iontronic flexible pressure sensor with vertical graphene (VG) array electrodes. Ultra-high sensitivity (185.09 kPa-1) and linearity (R2=0.9999) are realized over a wide pressure range (0.49 Pa–66.67 kPa). It also exhibits remarkable mechanical stability during compression and bending. The sensor is successfully employed in a robotic gripping task to recognize the targets of different materials and shapes based on a multilayer perception (MLP) neural network. It opens the door to realizing haptic sensing capabilities for robotic hands and prosthetic limbs.
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