柔性应变传感器在各类高科技领域具有广阔的应用前景，近年来备受关注；然而，在兼顾高性能与简易低成本制造方面仍面临挑战。本文，杭州电子科技大学余森江 副教授团队在《ACS Appl Electron Mater》期刊发表名为“Biomimetic Flexible Strain Sensors with Natural Network Structures for Human Motion Monitoring and Gesture Recognition”的论文，研究受玫瑰花瓣的结构启发，本文通过简易的反向成型与刮刀涂覆技术，开发出高性能石墨烯/聚二甲基硅氧烷（简称Gr/R-PDMS）应变传感器。该天然网络微结构赋予传感器卓越特性：灵敏度高达5256、工作范围广（70%应变）、检测限超低（0.03%）、响应/恢复迅速（205/288毫秒）且耐久性优异（超过15,000次循环）。凭借这些卓越性能，该仿生传感器可精准监测人体多样化动作与生理信号。结合机器学习算法后，该传感器对0-9位数字手势的识别准确率达96.0%，在人机交互与智能可穿戴系统领域展现出巨大潜力。
综上所述，受玫瑰花瓣结构启发，通过简易低成本的反向成型与刮刀涂覆策略，成功制备了高性能石墨烯/聚二甲基硅氧烷（Gr/R-PDMS）应变传感器。涂覆的石墨烯主要分布于R-PDMS顶面，形成由玫瑰花瓣拓扑结构调制的六角形网络结构。通过分析不同应变条件下的裂纹演化过程，有效阐释了电子流动的方向性并揭示了传感机制。网络结构的独特设计赋予Gr/R-PDMS传感器卓越性能：高灵敏度、宽工作范围、低检测限、快速响应/恢复及优异的循环稳定性。该传感器已成功应用于人体动作与生理信号检测，并能通过摩斯电码表达信息。借助机器学习技术，Gr/R-PDMS传感器可实现96.0%准确率识别ASL 0-9数字。因此，该传感器在人体动作监测与人机交互领域具有广阔应用前景，为通过仿生结构设计提升传感器性能奠定了基础。
文献：https://doi.org/10.1021/acsaelm.5c02200
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