芯片需求持续强劲，GlobalFoundries发布强劲前景
06-08
清华大学微电子系任天岭教授团队在上发表题为《仿生针刺随机分布结构的高灵敏度和宽线性范围石墨烯压力传感器》（Epidermis Microstruction Inspired GraphenePressure Sensor with Random Distributed Spinosum）的论文（ACS Nano）for High Sensitivity and Large Linearity），基于人体皮肤传感微结构提出了类似仿生结构，通过微结构与分布模式的结合解决了灵敏度与线性范围之间的矛盾，提供了全面的提高机械装置的性能。
提供了一种新的思维方式。
近年来，柔性机械微纳传感器成为学术界的研究热点，特别是在人体生理信息的监测和检测方面。
与此同时，一大批相关产业公司也相继成立。
与传统的硅基设备相比，它们由于其舒适性、贴合性和可穿戴性而被广泛应用于监测人体的物理和化学活动。
然而，灵敏度和线性度这两个机械装置的重要指标，它们之间的矛盾一直没有得到很好的解决。
通常所生产的器件需要牺牲一项指标来提高另一项指标，这往往限制了其实际应用的范围。
解决这一矛盾成为研究难点。
基于人体皮肤尤其是指尖对不同应力的高度敏感响应特点，任天灵课题组提出在对其微观结构研究的基础上制备类似结构。
以砂纸为模板模压柔性基板，高温还原后的氧化石墨烯作为机械敏感层，制备出具有针刺形貌、随机分布的压力传感器。
该传感器表现出优异的稳定性、快速响应和低检测限，在更宽的线性测量范围内实现高灵敏度。
其中，针刺结构之间接触面积的突变主要贡献于高灵敏度，而随机分布主要贡献于较宽的线性范围。
两者的结合很大程度上解决了这一矛盾。
正是由于该传感器的高灵敏度和宽线性范围，研究团队成功地将其应用于监测人体的各种生理活动，如脉搏、呼吸和语音识别，还实现了步行姿势等的监测行走、跑步和跳跃。
以及步行步态的监测。
利用可穿戴高性能机械传感器获取人体的各种生理活动参数将在个人健康和医疗保健方面具有重要的实际意义，具有巨大的应用前景。
该研究成果得到国家自然科学基金重点项目和科技部项目的支持。
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