成果简介
基于纺织品的传感器已成为实现低负担、个性化和体外生物识别的一项前景广阔的技术。然而，目前的纺织品传感器往往缺乏多模态或多位置传感能力，大规模制造具有挑战性，而且无法无缝集成到纺织品读出系统中。本文，加州大学Peter Tseng等研究人员在《ACS ANM》期刊发表名为“Laser-Induced Graphene-Based Smart Textiles for Wireless Cross-Body Metrics”的论文，研究报告了用于多参数生物识别监测的集成纺织品激光诱导石墨烯（LIG）传感器。LIG 传感器采用定制图案设计，针对不同的刺激因素（如本文展示的应变、湿度和温度），并通过控制图案几何形状和 LIG 转换过程中使用的激光功率，表现出可调的灵敏度。
这些传感器对电阻变化高度敏感，能对刺激做出快速反应（<5 秒），并在至少 1000 个周期内表现出卓越的稳定性。最后，这种传感器与磁性超材料一起合成，并直接与纺织品上的灵活近场通信系统无缝结合。这样，完全集成的 “智能 “服装就能实现免电池、无线监测全身指标。研究代表了一种简单易行的策略，可直接将多个传感器和网络元件集成到按需纺织品中，用于先进的人体测量。
图文导读
图1.激光诱导石墨烯图案纺织传感器。
图2.LIG应变传感器的特性
图3.用于运动跟踪的LIG应变传感器的实用性。
图4.LIG湿度和温度传感器的表征。
图5.通过基于 LIG 的“智能”无电池服装进行多节点姿势监控。
小结
综上所述，已经成功开发了基于LIG的集成式多参数“智能”纺织品，用于无线跨体指标。多功能、选择性传感器通过使用经济高效的集成步骤与可调多层和简单的热压相结合，被整合到纺织品中。这种适应性强的传感器为身体跟踪和身体测量监测的广泛应用提供了用户友好、低负担的解决方案。传感器很容易与纺织品集成的磁性超材料共建，最终形成无电池传感器网络，可适应各种应用和人员。该平台的模块化特性有望为原位健康监测作为个性化可穿戴网络的低成本、可定制解决方案创造更广泛的实用前景。该系统的潜在应用是多方面的，包括姿势分析、人类跟踪机制、运动表现和日常活动评估、实时健康和状态监控。
文献：https://doi.org/10.1021/acsanm.3c03582
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