Углеродные нанотрубки позволили создать датчик деформации, чувствительный к движению в нескольких направлениях

Гибкие датчики деформации, преобразующие механическое усилие в электрический сигнал, широко используются в электронике для отслеживания движений и биосигналов. Однако большинство существующих решений способны фиксировать движение только в одном направлении.

Исследователи из Пекинского университета разработали новый перспективный датчик деформации, способный обнаруживать деформации в нескольких направлениях. Устройство, описанное в статье в ACS Sensors, создано с использованием углеродных нанотрубок.

"В настоящее время большинство датчиков ограничены захватом движения в одном направлении и не способны анализировать многонаправленные деформации в реальном мире. Одно устройство, способное обнаруживать многонаправленные деформации, всегда было высокой ожидаемой целью и сложной задачей", — отметили авторы работы.

Принцип создания и работы датчика

Для создания датчика исследователи вырастили вертикально ориентированные углеродные нанотрубки на тонкой кремниевой пластине. Затем они перенесли эту пластину на высокогибкий материал Ecoflex, который можно легко интегрировать в носимые устройства.

Ключевая идея реализована с помощью «одноэтапного» процесса прокатки для переноса нанотрубок на гибкую подложку. Этот процесс позволяет формировать различные проводящие пути вдоль разных направлений, что и обеспечивает чувствительность датчика к направлению деформации.

Характеристики датчика

При оценке производительности датчик показал следующие результаты:

• Широкий рабочий диапазон: 0–120%
• Высокая чувствительность (коэффициент калибровки, GF = 126.6)
• Короткое время отклика: 64 мс
• Хорошая стабильность: более 4000 циклов при деформации 40%

Датчики продемонстрировали способность обнаруживать сигналы движения — от тонких сигналов до большой деформации — и контролировать здоровье человека.

Перспективы применения

Новый датчик имеет значительный потенциал для применения в интерфейсах человеко-машинного взаимодействия, интеллектуальных роботах и системах мониторинга здоровья. В будущем его можно будет интегрировать в более совершенные биомедицинские устройства, умные часы, фитнес-трекеры, протезы и роботизированные системы.