基于纺织品的传感器已经成为一种很有前途的技术，可以实现低负担、个性化和活体生物识别。然而，目前的纺织品传感器通常缺乏多模式或多位置传感能力，难以大规模制造，并且无法无缝集成到纺织品读出系统中。我们报道了用于多参数生物识别监测的纺织品集成激光诱导石墨烯（LIG）传感器。LIG传感器设计有针对不同刺激的定制模式─此处演示的应变、湿度和温度─并且通过控制图案几何形状和LIG转换期间使用的激光功率来表现出可调谐的灵敏度。这些传感器对电阻变化高度敏感，对刺激反应迅速（<5s），并在至少1000个周期内表现出显著的稳定性。最后，这种传感器与磁性超材料一起合成，并与纺织品上的柔性近场通信系统无缝耦合。这使得完全集成的“智能”服装能够无电池、无线监测跨体指标。这样的协议代表了一种直接、可访问的策略，用于将多个传感器和网络元件直接结合到用于高级人体测量的按需纺织品中。
 
图1.激光诱导石墨烯图案织物传感器。（a） 在暴露于CO₂激光器下的PI到LIG光热转换的描述。（b） 基于LIG的多功能织物传感器与织物集成超材料共同集成，用于跨体联网的示意图。（c） 激光曝光前PI膜和成功PI转换后LIG的拉曼光谱。（d） 在不同的激光功率下，从PI膜转换的LIG样品的电阻。（e） 三种不同激光功率值（比例尺=100μm）下LIG样品的表面形态。
 
图2.LIG应变传感器的特性。(A)阻力随时间的变化，表现出稳定性和敏感性。(B)电阻随时间的变化，描述频率灵敏度。(C)电阻与应变图的变化，描绘了传感器灵敏度(标尺=1厘米)。(D)测量LIG应变传感器在1000个循环内的重复性。
 
图3.LIG应变传感器在运动跟踪中的应用。（a–c）屈曲（a）、伸展（b）和尺骨偏斜（c）的手腕运动波形。（d–i）屈曲（d）、伸展（e）、伸展和仰卧（f）、随着屈曲率增加而屈曲（g）、伸展与手腕仰卧（h）的肘部运动波形，以及包含部分重复的二头肌卷曲类似物（i）。
 
图4.LIG湿度和温度传感器的特性。（a） 水蒸气渗透到多孔LIG中会引起电阻变化。（b） 电阻随相对湿度的变化。（c） LIG湿度传感器在暴露于大刺激和（d）小刺激时的动态响应。（e） 由温度变化引起的LIG结构内原子的运动性。（f） 校准图和（g）基于LIG的温度传感器在生理温度范围内的动态响应。（h） LIG温度传感器在与人体接触和从人体移除时的动态响应。（所有比例尺=5 mm）。
 
图5.通过基于LIG的“智能”无电池服装进行多节点姿势监测。（a） 谐振器和纺织LIG传感器的制造和集成示意图。（b） 在肩膀、肘部和手腕上安装LIG应变传感器，连接到NFC集线器，并通过纺织品集成波导进行无线通信。（c） 人类受试者的运动产生（d）传感器数据，显示手腕、肘部和肩部的顺序弯曲，然后同时弯曲所有三个关节。
 
     相关研究成果由加利福尼亚大学Peter Tseng等人2022年发表在ACS Applied Nano Materials (链接: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c03582)上。
     原文：Laser-Induced Graphene-Based Smart Textiles for Wireless Cross-Body Metrics

转自《石墨烯研究》公众号