太原理工大学张虎林教授团队 AFM：深度学习辅助热电凝胶电子皮肤用于无源书写识别和身份认证

2024-01-14 来源：高分子科技

近年来，人机界面作为人与机器之间沟通的关键媒介受到了极大关注。无源电子皮肤作为一种仿生人机界面，在网络安全和个人电子设备方面发挥着重要作用。然而，目前的无源电子皮肤主要受到制造过程复杂、本征刚性、大应变下信号失真以及综合性能不足等限制，从而阻碍了它们的实际应用。

图1. 热电凝胶电子皮肤基本结构及书写识别/身份验证流程图

近期，太原理工大学电子信息与光学工程学院张虎林教授团队通过简单的一锅法制备了一种基于双网络热电凝胶的电子皮肤 (图1a)，用于深度学习辅助的无源书写识别和身份认证 (图1c)。PVA、淀粉、聚多巴胺修饰的埃洛石纳米管之间的非共价键相互作用赋予了热电凝胶较好的拉伸性 (534.5%) 和抗穿刺性 (图2)。由于氧化还原电对[Fe(CN)₆]^4?/3?和抗冻剂氯化锂的同时加入，热电凝胶展现了优异的塞贝克系数 (1.82 mV K^-1) 和较高的低温电导率 (3.86 S m^-1)，并且具有长周期工作性能 (> 10 days)、热塑性和可降解性 (图3)。另外，在无外界电源供电情况下，该热电凝胶电子皮肤能够协同耦合压阻传感和热电转换，将压力实时转换为电信号，并具备高灵敏度 (GF > 4.9) 和快速响应 (<0.3 s) 等优良特性 (图4)。结合深度学习算法，直接贴附于手臂的热电凝胶电子皮肤可实现对不同用户的书写识别和身份认证，准确率高达92.97% (图5)。这项工作在人机交互、信息安全和物联网等领域具有极大的应用潜力。该工作以“Deep-Learning-Assisted Thermogalvanic Hydrogel E-Skin for Self-Powered Signature Recognition and Biometric Authentication”为题发表在《Advanced Functional Materials》上（IF=19）。太原理工大学博士生李宁和王昭苏为共同第一作者，通讯作者为张虎林教授。该研究得到山西省自然科学基金、山西省科技合作与交流专项、山西浙大新材料与化工研究院和山西省“1331”基金的支持。

图2. 凝胶机械性能调控与表征

图3. 凝胶综合热电性能表征

图4. 热电凝胶无源传感机制和性能

图5. 深度学习辅助书写识别和身份验证

该成果是张虎林教授团队关于凝胶热电器件研究的最新进展之一，这项工作构想了深度学习辅助的热电凝胶电子皮肤在信息安全和人机交互中的广阔前景。在过去的两年中，张虎林教授团队制备了一系列基于不同聚合物网络和氧化还原对的热电凝胶器件，并致力于开拓凝胶器件的可穿戴无源传感应用场景，取得了一系列的研究成果。

原文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.202314419

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（责任编辑：xu）

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