高端医疗设备展发现用于可穿戴实时手语翻译的超稳健、灵敏柔性应变传感器

2023-06-25

基于手势识别技术的可穿戴柔性电子设备在医疗健康、机器人技术、人机交互和人工智能等领域颇具应用前景。研制性能优异的柔性应变传感器是实现高性能可穿戴设备应用的重要基础。加州大学洛杉矶分校(UCLA)设计了一种特殊的手套,通过结合更加灵活便宜的传感器和人工智能算法,将美国手语实时转换成英语语音。

研究背景

最近，基于对人体物理信号的精确检测，可穿戴式人机界面 (HMI)得到了大力发展。与传统的人机界面设备如鼠标、键盘、操纵杆和触摸板相比，这些系统通过与人体皮肤的共形接触实现了更自然和直观的交互体验。其中，用于检测手势的基于手套的人机界面引起了极大的关注，因为人类手指的高度灵巧性赋予了这些设备执行复杂任务的能力。在这种情况下，可穿戴手语翻译(WSLT)手套，用于打破手语者和非手语者之间的交流障碍已被广泛提出，基于灵活的压力/应变传感器。同时，传统的基于摄影和图像处理技术的 WSLT系统受到环境背景和环境光强度的高度依赖。

具有高灵敏度和机械稳健性的柔性应变/压力传感器对 WSLT 系统的准确和长期可靠的反应至关重要。此外，不仅要考虑循环稳定性，还要考虑抗恶劣环境的特性，以评估可穿戴应用场景中传感器的机械稳健性。在活性层中引入微/纳米裂纹是实现超高灵敏度的有效方法。基于裂纹的应变传感器在检测手指运动中的应用已被广泛证明，表明这些传感器是有希望成为 WSLT 系统的传感单元。基于裂纹的应变传感器的陡峭电阻应变响应源于隧道效应或微断裂再连接机制，这两者都高度依赖于微/纳米尺度上的裂纹演变。然而，这种微妙的结构变化总是随机的、不可控的，并且在长期的实际应用中容易受到周围环境的影响。此外，本征脆性材料是首选，或者要求界面附着力相当弱以确保横向通道裂缝的形成。这有助于实现高灵敏度，但却牺牲了传感器的机械稳定性。尽管通过一些新设计的结构，基于裂纹的应变传感器的循环稳定性得到了改善，但传感器的抗恶劣环境的特性还没有得到足够的重视。

相反，基于蛇形蜿蜒结构的传感器，即使在大应变范围内也显示出很好的机械耐久性，但灵敏度却比基于裂纹的传感器低得多。一些研究人员通过利用相邻蜿蜒痕迹之间的接触电阻，将蜿蜒结构与基于裂纹的传感器的传感机制相结合。然而，这种改良的蜿蜒结构仍然难以产生与基于裂纹的传感器相媲美的高灵敏度。必须引入一些合作设计来提高基于蜿蜒的传感器的灵敏度。一般来说，那些高性能的传感器是用实验室定制的材料制作的，这可能不符合成本效益的批量加工。因此，将蜿蜒结构应用于普通材料和通用加工方法，同时保持高灵敏度和高机械坚固性，仍然是一个挑战。

高端医疗设备展Medtec China着眼有源医疗装备，开辟Medtec高端医疗设备设计与制造服务专区，涵盖电子部件、电机&传动控制，芯片传感，连接器线束，电源电机和光学组件等展品。

研究成果

具有高灵敏度和高机械坚固性的柔性应变传感器因其在可穿戴式人机界面中的准确和长期可靠的服务而备受青睐。然而，目前柔性应变传感器的应用必须面对高灵敏度和高机械稳健性之间的权衡。最具代表性的例子是基于微/纳米裂纹的传感器和基于蛇形蜿蜒的传感器。前者通常显示出高灵敏度，但稳健性有限，而后者则相反。在此，中国科学院金属研究所Xuemei Luo &Guangping Zhang研究员团队通过裂纹状通路的定制和蛇形蜿蜒结构上低/高电阻区域的巧妙调制，开发了超稳健和敏感的柔性应变传感器。该传感器显示出高循环稳定性 (10000次)，对恶劣环境有很强的耐受性，与基于裂纹的传感器相比，有很高的测量系数 (>1000)，而且响应时间快 (<58 ms)。最后，这些传感器被集成到一个可穿戴的手语翻译系统中，该系统是无线的、低成本的、轻量级的。在机器学习的帮助下，21 种手语的翻译识别率超过 98%。该系统有助于实现手语者和非手语者之间的无障碍交流，并在手势交互中提供了广泛的应用前景。相关研究以“Ultra-Robust and Sensitive Flexible Strain Sensor for Real-Time and Wearable Sign Language Translation”为题发表在Advanced Functional Materials期刊上。

图文导读

Figure 1. Basic mechanism and design concept of the strain sensor.

Figure 2. The fabrication and characterization of the strain sensor.

Figure 3. Sensing performance of the strain sensors.

Figure 4. Mechanical robustness of the strain sensor.

Figure 5. Integration of the WSLT system.

Figure 6. Demonstration of sign language translation of the system and performance comparison of the WSLT system in this work with those in the literature.

总结与展望

总之，作者开发了具有高灵敏度和出色的机械稳定性的柔性应变传感器，然后通过将应变传感器阵列集成到纺织手套中展示了一个高性能的 WSLT 系统。该传感器通过对蜿蜒结构上的低电阻和高电阻区域的简单调制实现了高灵敏度，这使得通用材料可以作为传感材料使用如市面上的 CFRP 板、导电橡胶膜和纸板。该传感器的设计策略为解决基于裂纹的传感器的局限性提供了一种新的方法，并在与通用材料的兼容性和批量生产方面显示出巨大的潜力此外，本研究中的WSLT系统和已报道的参考文献的七个关键性能被总结为雷达图(图6e)，包括应变传感器的灵敏度、响应时间、循环稳定性和抗破坏性，以及系统的无线装置、词汇量和精度。此外，在该 WSLT 系统中使用的传感器表现出明显的机械稳健性，包括高循环稳定性 (10000次应变循环)和对恶劣环境(如过度拉伸、锤击、过度压力和水下环境)的强大抗破坏能力，这意味着该系统可以长期可靠地服务。同时基于裂纹的结构，使传感器具有高灵敏度 (GF>1000)和快速响应时间 (<58 毫秒)，这确保了WSLT 系统在识别手势时的准确和快速输出。广泛的识别范围、信号的无线传输和低成本的制造也将促进该系统的成熟和广泛部署。随着 PCB 和用户界面的进一步优化，该应变式传感器的优势将得到更好的发挥。本工作中使用的手势识别技术还可以应用于其他人机界面设备，如通过手势方便地遥控机器人或其他电器，在虚拟现实中精确感应手部动作以及通过手势密码识别用户。

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文献链接

Ultra-Robust and Sensitive Flexible Strain Sensor for Real-Time and Wearable Sign Language Translation

https://doi.org/10.1002/adfm.202303504

文章来源：i学术i科研

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