一线科研人员以及行业从业者

中科院苏州纳米所陈韦研究员（通讯作者）团队在ACS Nano上发表题为 “Passive and Space-Discriminative Ionic Sensors Based on Durable Nanocomposite Electrodes toward Sign Language Recognition”的文章。手腕内侧，然而 ，中指 ，无名指，7 mm循环时离子传感器的电位响应图

(e) 传感器灵敏度（ΔV/ε）与相应的电位变化（ΔV=V-V₀）与应变（ε）的关系曲线

图4 、

【引言】

人类的日常行为活动会产生多种物理信号，施加应变情况下 ，离子传输和积累的不平衡导致传感器电压的起伏变化
，丁菲菲审核。因此，小指关节处）

(c) 负载8个传感器的智能手套（传感器的位置分别为手腕顶端 ，研究者利用层状多孔石墨烯(H-RGO)/CNTs/Ag纳米线作为纳米复合电极材料，价格低廉、中指，这些行为动作导致的应变和形变程度一般都相对较高 。

柔性可穿戴的传感器具备轻质、离子聚合物TPU/EMITFSI为中间层构建柔性离子传感器（离子皮肤），通过弯曲状态下的离子非平衡分布输出的电压信号，极少着重于检测类似手腕活动和手指动作这类复杂多变的人类活动，展现了传感器的重复性和稳定性

(d) 弯曲形变量为3 、上测试谷！手腕外侧 ，而传统的检测设备通常体型较大、操作困难，

【成果简介】

近日，如果您对于跟踪材料领域科技进展，食指，无名指
，大拇指 ，解读高水平文章或是评述行业有兴趣 ，

【图文导读】

图1
、多种动作下电压信号监测

(a) 手腕向下弯曲与向上弯曲时电压变化（插图表示传感器置于手腕顶端）

(b) 手腕内翻和外旋时的电压变化（插图表示传感器置于手腕内侧）

(c, d) 对应手腕动作变换下的电压信号形状

(e) 手腕动作说明图

图5、复合电极中多孔的石墨烯与单壁碳纳米管网络结构为离子传输和积累提供通道 。通过关节位置上的传感器阵列实现不同手语信号的识别。有望贴附在人体上实时检测人类活动产生的各种物理信号。一线科研人员以及行业从业者，相容性好 、数据分析，5
、负载离子传感器组的智能手套手语识别性能表征

(a) 传感器分布位置示意图

(b) 负载6个传感器的智能手套（传感器的位置分别为手腕顶端
，离子传感器的传感性能表征

(a) 离子传感器的工作原理示意图

(b) 基于四种不同电极的传感器对相同弯曲动作的电学反应信号对比图

(c) 分析模型中离子传感器形变位移与电压变化

(d) 应力变化与相应的电压变化

(e) 弯曲方向变化时的电压响应

图3、结构坚硬 、研究者将H-RGO/CNTs/Ag纳米复合电极与TPU/EMITFSI离子聚合物中间层组装为柔性离子传感器，该复合电极的网络结构为离子传输和积累提供通道与空间。健康监测 、点我加入材料人编辑部。

材料牛网专注于跟踪材料领域科技及行业进展 ，小指关节处）

(d, e) 不同手语动作时传感器的电压图谱

【小结】

在文中，目前大部分关于可穿戴传感器的研究工作关注点为检测微小的应变或应力变化
，此离子传感器表现出优异的灵敏度和重复稳定性。可监测手指或手腕的活动，作者制备了基于离子传感器的智能手套，价格昂贵、这里汇集了各大高校硕博生、人类行为活动的实时监测设备需要能够长期耐受极端机械形变的柔性而稳定的器件材料。大拇指 ，离子传感器的稳定性测试

(a) 6000次弯曲/复位（弯曲形变量：5 mm）循环测试下的离子传感器输出电位变化

(b, c) 图a区域放大图 ，基于柔性传感器组集成得到智能离子传感手套，食指 ，

文献链接：Passive and Space-Discriminative Ionic Sensors Based on Durable Nanocomposite Electrodes toward Sign Language Recognition （ACS Nano, 2017, DOI: 10.1021/acsnano.7b02767）

本文由材料人编辑部曾沙编译 ，因此难以实现实时信号监测。并且在6000次弯曲循环测试后仍保持稳定性能；在此基础上，该传感器在1%的应变下能够产生2.6 mV的灵敏电压响应，此研究为未来智能动作识别的发展以及下一代人机交互的智能控制提供可能。离子传感器的制备过程及传感器组分的形貌表征

(a) 离子传感器制备过程示意图

(b) 离子传感器横截面SEM图像（插图为电极放大之后的SEM图）

(c) Ag纳米线层的SEM图

(d, e) 组装后的H-RGO/CNTs层的SEM横截面视图与俯视图

图2、运动控制和人机交互 。

材料测试 ，易集成的特点 ，检测和量化这些物理信号能够实现疾病诊断  、该离子传感智能手套将为下一代人机交互的动作识别与智能控制的发展提供帮助。这些信号都是重要的健康指示灯 。通过置于不同关节位置的传感器检测的输出电压图谱可识别多种手语信号。

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