近日，材料科学领域国际顶尖期刊Advanced Materials（IF2024=26.8）在线发表了scout69
研究人员题为“Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing”的最新研究成果。该研究利用天然材料蚕茧制备而成的蚕茧离子凝胶与多孔聚氨酯泡沫形成双介电层结构，基于该双介电层结构的离子电子压力传感器耦合超高灵敏度和宽范围检测，在温度/压力双模传感和静音语音识别中表现出巨大潜力。
柔性传感器，为何总是“高灵敏”“宽范围”与“环境适应性”难兼得？
在人工智能、可穿戴设备和人机交互技术快速发展的推动下，柔性压力传感器正成为构建下一代智能界面的关键核心器件。无论是用于实时健康监测、辅助康复训练，还是服务于语音识别、智能机器人等系统，高性能压力传感器都必须同时具备高灵敏度、宽检测范围、快速响应以及环境适应能力。然而，当前主流传感器大多在性能上存在“两难”问题：提高灵敏度往往会牺牲量程，扩大响应范围又容易降低信号分辨率，尤其在高压区段更容易出现响应饱和。此外，温度变化会对电容、电阻等传感信号造成干扰，进一步降低其在复杂实际环境中的稳定性。因此，如何在不增加器件复杂度的前提下，兼顾高灵敏、宽范围与环境适应能力，成为当前柔性传感器领域亟待解决的关键科学问题。
创新设计和优异的传感性能
研究人员利用天然蚕茧的多孔结构，制备出高介电常数的蚕茧离子凝胶（SCOG），作为传感器的上层介电材料。下层则采用高压缩性的开孔聚氨酯泡沫（PU foam），形成双介电层结构。这种结构设计不仅提高了传感器的灵敏度，还扩展了其工作压力范围。基于该结构的离子电子压力传感器（DLIPS）利用机器学习还能成功对温度和压力进行解耦，并在静音语音识别系统中表现出巨大的潜力。
图1. DLIPS 的示意图和应用
双介电层结构由低介电常数、高可压缩性的介质层（LPL）和高介电常数的介质层 (HPL) 组成。这两层协同工作：LPL充当在低压下的机械缓冲器，将初始电容保持在个位数pF水平，从而提供较低的基线。随着压力的增加，HPL内的导电物质逐渐接触金电极，形成有效的电双层，导致电容急剧增加。在较高压力下，系统进入饱和状态，产生稳定且较高的电容响应。
此外，作为DLIPS的核心设计，LPL降低了初始电容并为有效介电常数的变化提供了空间；HPL提供导电离子和出色的机械性能，实现了高效的离子迁移。因此，这些材料的高可压缩性和多孔结构是必不可少的，因为它们提供了低且有效弹性模量以及较小的初始接触面积，并为改变有效介电常数创造了有利条件，这对于在DILIPS中实现高灵敏度和宽工作压力范围至关重要。
图2. 蚕茧和蚕茧离子凝胶的表征以及DLIPS的传感机制
该传感器在6–100 kPa压力区间内的灵敏度高达72548.7 kPa-1，工作区间覆盖0.001–420 kPa，响应时间和恢复时间快至30 ms和60 ms，对连续压力和不同频率的压力表现出优异的响应，检测下限可达0.832 Pa，耐久性超过5000次循环。这些性能指标在柔性压力传感器领域处于领先水平。
图3. DLIPS的传感性能
温度/压力双模态感知与解耦
得益于蚕茧离子凝胶在不同温度下载流子迁移率的变化特性，利用电容与电阻双通道输出信号，并引入深度学习回归模型，有效解耦温度与压力混合信号，实现双模态精准感知。在30–50°C温度区间内，温度和压力感知线性度高达0.999和0.991，回归模型的平均绝对百分误差（MAPE）分别为压力7.139%、温度0.403%，展现出高度精确的环境适应能力。
图4. 温度和压力信号的耦合和解耦
静音语音识别的实现
在静音语音识别（Silent Speech Recognition, SSR）场景中，通过在喉部佩戴DLIPS，采集说话者在不发声状态下的喉部肌肉活动所引起的微小皮肤变形信号，结合LSTM神经网络模型，传感器可实现对“hello”、“no”、“yes”等6个常用词的准确识别，整体识别率高达98.5%。该技术有望在聋哑人辅助交流、隐蔽语音交互、智能穿戴设备等领域实现广泛应用。
图5. 通过神经网络辅助分析实现静音语音识别
未来展望
该研究提出的双介电层离子电子压力传感器（DLIPS），通过引入天然蚕茧离子凝胶与高压缩性泡沫结构，实现了柔性传感器在灵敏度、响应范围和多模态识别能力上的全面突破，充分展示了自然材料与智能算法深度融合的巨大潜力。通过与深度学习模型协同设计，该器件不仅具备出色的温度/压力信号解耦能力，更成功拓展至静音语音识别等实际应用场景，体现了其作为下一代智能人机界面核心器件的应用价值。
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为论文第一署名单位，硕士研究生蒲建渝为论文第一作者，青年教师王蜀为论文最后通讯作者，张同华教授为论文共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金、重庆市自然科学基金等项目的资助。
【供稿：王蜀；审核：代方银】