柔性电容压力传感器在电子皮肤、人工智能和可穿戴医疗设备等领域具有关键应用价值。目前，提升电容式压力传感器灵敏度主要依靠两种途径：一是通过构建微结构或选用低杨氏模量的介电材料，以增大受压时电极间距的变化幅度，二是提高介电层在压力下的相对介电常数变化。然而，对介电常数变化与电极间距调控之间的协同机制仍缺乏系统研究，而这种耦合调控策略对灵敏度提升具备显著潜力。
近期，由北京印刷学院莫黎昕与五邑大学韩少波领导的研究团队，成功开发出一种新型电容式柔性压力传感器，并在AFM期刊上成功发表，文章的第一作者是北京印刷学院硕士研究生刘蓝天。文中提到的传感器以碳纳米管（CNTs）、热膨胀微球（TEMs）和聚二甲基硅氧烷（PDMS）复合介电层为基础，通过直写（DIW）技术制备而成。CNTs与TEMs的协同效应调控了传感器的机械与介电响应，使其灵敏度相较仅含CNT的体系提高了两个数量级。表面沟槽状微结构可迅速稳定地排出空气，从而增强受压时的介电常数变化与灵敏度。所开发的传感器在0–500 kPa的超宽压力范围内表现出最高达3.09 kPa-1的灵敏度，检测限低至16.7 Pa，同时还具备0.3%的压力分辨率、超过40,000次循环的稳定性以及快速响应特性。这些性能表明该传感器在柔性压力传感领域具有广泛应用潜力。值得一提的是，集成后的电容传感器阵列能够实现压力刺激的空间检测，进一步拓展了其应用场景与实用价值。
图1. 基于3D墨DIW多孔复合介电层的CTPB柔性电容传感器结构设计与工作原理：a）CTPB柔性电容传感器结构示意图；b）CTPB传感器的3D DIW过程示意图；c）复合介质层中的MWCNTs和TEMsSEM图像；d）CNTs-TEMs协同CTPB增敏机理示意图将传感器与单个TEM和CNT进行比较；e）传感器性能与其他报告的传感器性能进行比较。
图2. CNTs/TEMs/PDMS复合油墨的加工工艺及流变性能：a）3D DIW工作示意图；b）CNTs/TEMs/PDMS复合油墨粘度随剪切速率的变化；c）不同质量分数碳纳米管油墨的损耗模量（G′′）和储能模量（G′）随剪切应力的变化；d）3D DIW过程中CNTs排列示意图；e）不同的3D DIW样本。
图3. CNTs/PDMS和TEMs/PDMS的性能研究：a–c）CNTs含量对复合材料力学性能、相对介电常数和电容变化率的影响；d）CNTs在压力下形成微电容器的工作原理；e、f）COMSOL模拟压力下有无TEMs的PDMS层变形示意图；g–i）TEMs含量对复合材料力学性能、相对介电常数和电容变化率的影响。
图4. 空气介质对CTPB传感器灵敏度的影响：a）不同打印间距下传感器的电容变化率；b）使用不同设备拍摄的不同打印间距传感器介电层图像（从上到下，使用手机、手持显微镜和激光共焦显微镜）；c）不同打印间距下传感器介质层中残余空气含量模拟计算。
图5. a）四种传感器结构及压缩过程示意图；b）四种传感器在不同压力区间的灵敏度图像，实心色块（0–3.72kPa）和阴影色块（3.72–62.5kPa）。
图6. CTPB柔性电容传感器的传感性能：a）传感器电容变化率随压力变化；b）传感器在不同压力下的响应曲线；c）传感器在1 kPa压力下的响应时间和恢复时间；d）传感器的检测限；e）传感器在500 kPa压力下加载/卸载过程；f，g）不同压力范围的传感器的分辨率。h）30 N下40000次加载/卸载循环后的传感器电容响应曲线。
图7. CTPB柔性压力传感器在不同人类活动和物理信号监测中的应用：a）喉咙发声；b）呼吸；c）手腕脉搏；d）手指按压；e）手腕弯曲；f）呼吸时胸部收缩和扩张；g）步态行走；h）手臂弯曲和伸展。
图8. CTPB传感器在柔性压力传感器阵列中的演示：a）柔性压力传感器阵列结构示意图。b）放置不同重量物体时传感器阵列的压力分布和电容变化图；c、d）放置不同的字母模具和传感器阵列上传感单元的相应电容变化。
图9. 基于CTPB传感器的智能鞋垫：a）在鞋垫上放置10个传感器（S1–S10）以监测足底压力的变化；b）10个电容式压力传感器在三种不同站立步态（中立、旋后和旋前）下的响应；c，d）一个步行周期内的压力传感器的电容响应（脚跟着地、站立、脚趾着地）和10个传感器的电容信号变化。
本研究通过创新性地集成碳纳米管（CNTs）、热膨胀微球（TEMs）和聚二甲基硅氧烷（PDMS）复合材料，在柔性电容式压力传感器领域取得了重大进展。在介电层内，CNTs与TEMs产生协同效应，显著提升了相对介电常数的变化率。这是首次针对CNTs与TEMs协同增强电容传感器性能的研究，结果表明二者的协同性能远超其单独性能的简单叠加。此外，表面微结构与内部多孔结构的结合有效降低了介电材料的弹性模量，从而增大了电极板间距的变化幅度，极大提升了灵敏度。该传感器在0-500 kPa的宽压力范围内最高灵敏度达3.09 kPa-1，在中高压区间（>10 kPa）比已报道的3D直写成型打印电容传感器高出1-3个数量级，同时具备0.3%的优异压力分辨率及低至16.7 Pa的检测限，使其在健康监测和人体运动检测等广泛应用中表现卓越。此外，该传感器还保持了超过40,000次循环的卓越稳定性，证实了其长期使用的可靠性。采用的3D直写成型打印技术不仅简化了制造流程，还通过剪切诱导实现了CNTs的定向排列，并精准控制了传感器结构，最终显著提升了传感器响应速度。我们相信，3D直写成型打印技术将在柔性压力传感器发展中扮演日益关键的角色，特别是在多材料打印、梯度结构设计以及机器学习驱动的优化策略等领域。基于这些突破性进展，本研究提出的传感器作为下一代柔性传感技术的解决方案表现突出，尤其在可穿戴健康设备和智能电子等蓬勃兴起的领域具有广阔应用前景。
原文链接：
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202514093
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