生物识别传感器

近日，中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室易建新副教授课题组提出一种化学电阻-电位型多变量传感器，实现了单一传感器对多种气体和火灾特征的三维探测和准确识别。相关成果以“A chemiresistive-potentiometric multivariate sensor for discriminative gas detection”为题发表在国际学术期刊《自然通讯》上（Nature Communications 14,2023, 3495）。低浓度气体的高灵敏探测和准确识别对于公共安全、环境保护、健康诊断和工业生产等诸多应用具有重要意义。相比于气相色谱和质谱等传统气相分析技术，气体传感器具有成本低、尺寸小、易集成和实时监测等优点，有利于大规模应用。但是，常规传感器仅输出单一信号，不能识别气体，因此探测准确性低，在实用中易受其它气体或环境湿度等干扰而引起误报或漏报。这一问题严重限制了气体传感器的应用。图1. 基于双敏感电极的化学电阻-电位型多变量气体传感器的原理和三维响应研究人员首先利用半导体氧化物电极在表面和界面上不同的响应机制，在同一电极上成功提取出化学电阻和电位两种不同原理的传感信号；进一步，采用钙钛矿型氧离子-电子混合导体氧化物取代贵金属铂电极，和常规的电子导电的敏感材料进行配对，获得了输出三个独立响应信号的双敏感电极传感器。得益于钙钛矿非常规的反向电位响应，传感器的气敏性能得到了显著提高，实现了2-乙基己醇、一氧化碳等多种危险和火灾特征气体的(亚)ppm级三维探测和准确识别，并展现出在火灾危险早期预警方面的应用潜力。图2. 多变量气体传感器在火灾早期预警中的应用这种兼具探测和识别功能的多变量气体传感器简单、高效、成本低，可适用于不同半导体材料电极和固体电解质基底，工作温度范围宽，并可进一步拓展获得更高维度的响应，为复杂环境中气体的高灵敏和准确探测提供了新思路。论文的第一作者为宋卫国研究员和易建新副教授共同指导的博士生张红，通讯作者为易建新副教授。研究得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。

基于手势识别技术的可穿戴柔性电子设备在医疗健康、机器人技术、人机交互和人工智能等领域颇具应用前景。研制性能优异的柔性应变传感器是实现高性能可穿戴设备应用的重要基础。感器的灵敏度决定可穿戴设备的感知精度，而在过载、瞬时冲击、多次循环弯曲/扭折等条件下的机械鲁棒性将影响可穿戴设备实际应用环境条件下的长期可靠服役。截至目前，采用简单方法制备兼具高灵敏度和机械鲁棒性的柔性应变传感材料颇具挑战性。如何将基础研究所获得的高性能柔性应变传感器推广应用到人机交互系统等实际应用场景中，将会为此类器件的研发提供全新思路。 　　近期，中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心薄膜与微尺度材料及力学性能研究团队，在前期柔性基体金属薄膜力学行为研究的基础上，基于柔性器件传感的力学原理，提出将裂纹类传感器的传感机制引入高机械鲁棒性蛇形曲流结构中，通过对传感层进行巧妙的高/低电阻区调控实现高灵敏度传感的学术思想，研制出灵敏度与裂纹类传感器相当(GF 1000)且机械鲁棒性优异的柔性应变传感器。该传感器在过载、冲击、水下浸泡、高/低温等严苛环境条件的作用下表现出优异的循环稳定性，稳定响应周次达10000周。同时，该传感器具有响应和回复时间快(图2.柔性应变传感器的传感性能。a、高/低电阻区调控前的响应曲线；b、高/低电阻区调控后的响应曲线；c、在不同峰值应变下的循环响应曲线，极限检测应变；d、响应和回复时间。图3.柔性应变传感器的机械鲁棒性。a、循环稳定性；b、最大可承受应变；c-e：对严苛环境的耐受力。图4.可穿戴手语翻译系统。a、应用场景示意图；b、系统框架；c、手语手套；d、无线电路板；e、用户界面。图5.手语识别验证。a、6种由复合手势组成的手语；b、手语翻译系统对6种手语的识别准确率；e、手语翻译系统的各项性能汇总。

【研究背景】随着可穿戴技术的发展，声学传感器因其在语音识别和人机交互中的潜力而成为研究热点。然而，现有的固体声学传感器在皮肤贴合性、灵敏度和对运动伪影的抗干扰能力方面存在诸多问题。这些挑战限制了其在实际应用中的广泛使用。鉴于此，加利福尼亚大学圣迭戈分校Kuldeep Mahato，Joseph Wang等科学家们提出了一种新型的自过滤液体声学传感器，基于永久流体磁体（PFM）构建。该传感器利用非布朗尼的钕铁硼磁性纳米颗粒，在载液中形成三维有序的磁网络，显著提升了声学性能。研究表明，该传感器能够检测到低至0.9 Pa的微小压力，具有69.1 dB的高信噪比，并通过自过滤能力有效减少低频运动伪影。此外，结合机器学习算法，开发的可穿戴语音识别系统在嘈杂环境中实现了99%的识别准确率。这一创新不仅为声学传感器的应用拓展提供了新的思路，还为声音健康监测和语音障碍患者提供了潜在的替代沟通方式。【表征解读】本文通过扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）对NdFeB磁性纳米颗粒的形态进行观察，从而揭示了其在液体声学传感器中重要的磁性特性。针对液体声学传感器在语音识别中的表现，作者通过超导量子干涉设备磁强计测试了磁滞回线，得到了PFM的矫顽磁场和剩余磁化强度，进而挖掘了其在声学信号捕获中的优越性能。在此基础上，使用流变仪对PFM的流变特性进行表征，发现其流变性质可通过动态链断裂—重联机制和添加剂调节，实现剪切稀化与剪切增稠的动态转变。这一发现使得传感器的频率响应范围可以适应人声的动态声波，从而显著提升了其对微小声压的辨识能力。具体来说，液体声学传感器的声阻抗为1.61 MRayl，远低于传统固体传感器的40 MRayl，展现了更好的声学耦合性能。通过这些表征手段，最终得到了69.1 dB的信噪比和低至0.9 Pa的压力辨识能力，表明该传感器在复杂环境下的应用潜力。这些研究结果强调了液体声学传感器在减轻运动伪影和提高语音识别准确率（达99%）方面的重要性，为未来可穿戴设备的开发提供了新的思路。【图文速递】图1：自过滤液体声传感器。图2：永久性流体磁体permanent fluidic magnet，PFM形成过程。图3：液体声传感器的制造。图4: 液体声传感器的表征。图5: 基于液体声传感器的可穿戴语音识别系统。【结论展望】传统的固体声学传感器受限于低皮肤贴合性和对运动伪影的敏感性，而本研究开发的永久流体磁体（PFM）克服了这些挑战，展示了优越的声阻抗和自过滤能力。这一新型传感器不仅提高了声压识别精度，还通过流变特性调节，使其能够适应人声的动态变化，具有更广泛的应用潜力。此外，结合机器学习算法构建的可穿戴语音识别系统，实现了在嘈杂环境中99%的识别准确率，这为智能轮椅等设备的控制提供了可行性。更重要的是，液体声学传感器的开发为监测声带健康和识别声带疾病开辟了新的研究方向，尤其对有声障碍的人群来说，提供了替代沟通方式的希望。这一研究不仅推动了声学传感器技术的进步，也为人机交互和健康监测领域的创新应用提供了新的思路和基础。文献信息：Zhao, X., Zhou, Y., Li, A. et al. A self-filtering liquid acoustic sensor for voice recognition. Nat Electron (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01196-y