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弹性压力传感器的原理及应用场景展望
2024-06-19

在这个日新月异的科技时代,传感器技术正逐渐成为推动社会进步的重要力量。今天,我们就来一起探索一种神秘而又神奇的传感器——弹性压力传感器,看看它如何成为我们感知世界的“触觉”神器!



弹性压力传感器的原理


压力传感器是传感器界中的重要组成部分,对弹性压力传感器来说, 机械与电气等性能极好,有着高灵活性,高灵敏度,高分辨率以及快速响应等特点,应用范围很广。结合弹性压力传感器工作机制的不同,主要包括压阻式、电容式和压电式等类型。


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压阻式弹性压力传感器


压阻式弹性压力传感器利用单晶硅材料的压阻效应和集成电路技术制成。当受到压力作用时,单晶硅产生应变,使得直接扩散在上面的应变电阻发生变化,从而将被测压力转换为电信号。这种传感器具有灵敏度高、精度高等优点,但易受温度影响,需要采取温度补偿措施。


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压电式弹性压力传感器


压电式弹性压力传感器则是基于压电效应原理工作的。某些离子型晶体电介质在受到机械变形时,其内部会产生极化现象,并在某些表面上产生电荷。压电式传感器利用这种效应将被测压力转换为电信号。这种传感器具有灵敏度高、响应速度快等优点,但通常需要特殊的压电材料,成本可能较高。


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电容式弹性压力传感器


电容式弹性压力传感器则利用被测物体受压时产生的微小形变来改变电容量的原理进行压力测量。通常由金属弹片和电极组成,当受到压力时,金属弹片发生形变,导致电容值的变化,从而反映被测压力的大小。这种传感器具有精度高、响应速度快、温度补偿能力好等优点,且非接触式测量方法避免了传统传感器的测量误差。





弹性压力传感器的未来应用展望


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人工电子皮肤


当前在人工智能方面弹性压力传感器发挥的作用巨大,其中人工电子皮肤最有代表性,这是一种基于人体皮肤的科技产物,能够对人体感知体感信号的过程进行模拟。在遇到温度、压力、张力以及振动等外界刺激后,通过及时的感应与响应,采取电信号方式传输各种体表刺激,由仿生受体信号接收部分进行接收,从而模拟人类感受外界刺激并向大脑传递生物信号的过程。现阶段人工电子皮肤主要在假肢、皮肤类药物研制等领域应用,受益人群是重度残疾与皮肤受损患者,极大推动了生物医用材料的发展。缺乏触觉的患者使用该传感器,能够具有与正常人相同的感知能力。


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智能服装


在斯皮尔伯格的大作《头号玩家》中就构想一种基于弹性压力传感器的游戏服饰装备,能全方位的实现触觉感知,完美沟通二次元与三次元之间的信息传递。随着智能可穿戴产品的快速发展,在投入市场后备受消费者关注,在此背景下智能服装也逐步发展起来。现在服装功能性与智能性越来越强,在智能服装中所用纺丝不再以棉线、化纤等为主,更多的采用纤维状器件和电极,发挥其光学、电学等性质。分析弹性压力传感器应用现状可知,在检测应变范围与灵敏度等方面存在较大缺陷,特别是难以实现对人体全尺度应变的检测。但是在未来,随着材料技术的发展,目前所遇到的困难应该都是可以逐步解决的。


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《头号玩家》剧照


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运动防护


对弹性压力传感器来说,在运动防护中应用后,可以避免运动不当引起的人体损伤现象。弹性压力传感器能够将人体四肢关键肌腱群之间与皮肤的压力测量出来,并科学评估肌肉收缩紧张度与肢体位置。传感器还可以对运动员的姿态进行测量,有效判断姿态是否正确,在及时反馈后有利于运动员调整训练方案,实现成绩的提高。借助加速度传感器、陀螺仪将髋部、膝盖和脚踝等屈伸角度测量出来,再与摄像机采集系统完成对照,并对比左右脚部位检测情况,结合角度曲线诊断人体姿态。


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柔性压力传感器矩阵在智能跑步鞋上的应用


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可穿戴设备


可穿戴智能设备的发展与应用,将广泛应用于生理参数、运动、动作姿态、语音识别和环境等检测中。将压力传感器应用到地毯中,有利于医护人员与家人第一时间掌握老人、孩子等摔倒信息,便于尽快采取解救措施,防止出现更严重事故。借助三维微电极,能够加强对人工智能设备的灵敏控制。儿童体温贴内附柔性压力传感器,便于实时监测婴幼儿体温。现在用最小的成本投入,提高弹性压力传感器的分辨力、灵敏度,保证响应更加迅速,能够完成对复杂信号的检测。


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睡姿检测





结语


随着物联网、大数据等技术的快速发展,弹性压力传感器的应用前景将更加广阔。未来,这些传感器有望实现更高的灵敏度、更低的功耗和更小的体积,同时通过与人工智能技术的结合,实现更高级别的智能化和自动化,让我们期待弹性压力传感器在未来的更多创新和突破!


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弹性压力传感器特性及应用


韧和科技是中国科学院宁波材料所,中国科学院磁性材料与器件重点实验室孵化的科技型企业,是国内首家从事弹性电子材料与器件产业化的高新技术企业,公司专注于弹性电容式传感系统的研发与应用,产品涉及智慧医疗、智能家居/家纺等领域,技术指标达到国际先进水平,其中弹性拉伸传感器、弹性压力传感器、弹性压力阵列传感器都已具备批量化生产能力,并已跟相关企业达成合作,未来希望与更多企业、公司沟通交流,深入合作 。


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