基于手勢識別技術的可穿戴柔性電子設備在醫療健康、機器人技術、人機交互和人工智能等領域頗具應用前景。研制性能優異的柔性應變傳感器是實現高性能可穿戴設備應用的重要基礎。傳感器的靈敏度決定可穿戴設備的感知精度，而在過載、瞬時沖擊、多次循環彎曲/扭折等條件下的機械魯棒性將影響可穿戴設備實際應用環境條件下的長期可靠服役。目前，采用簡單方法制備兼具高靈敏度和機械魯棒性的柔性應變傳感材料頗具挑戰性。如何將基礎研究獲得的高性能柔性應變傳感器推廣應用到人機交互系統等實際應用場景中，將為此類器件的研發提供全新思路。?
近期，中國科學院金屬研究所沈陽材料科學國家研究中心薄膜與微尺度材料及力學性能研究團隊，在前期柔性基體金屬薄膜力學行為研究的基礎上，基于柔性器件傳感的力學原理，提出將裂紋類傳感器的傳感機制引入高機械魯棒性蛇形曲流結構中，通過對傳感層進行巧妙的高/低電阻區調控實現高靈敏度傳感的學術思想，研制出靈敏度與裂紋類傳感器相當（GF > 1000）且機械魯棒性優異的柔性應變傳感器。該傳感器在過載、沖擊、水下浸泡、高/低溫等嚴苛環境條件的作用下表現出優異的循環穩定性，穩定響應周次達10000周。同時，該傳感器具有響應和回復時間快（< 58 ms）、滯后性低等優勢。?
該團隊將傳感器進一步集成到自主設計的無線可穿戴人機交互系統中，結合機器學習、用戶界面設計等技術實現了實時手語翻譯功能。傳感器的高靈敏度和響應速度賦予了該系統及時準確的感知能力，同時高機械魯棒性則賦予該系統在實際應用場景中長期可靠服役的能力。該系統利用機器學習分類算法實現了對15種單一手勢手語的識別和6種組合手勢手語的識別（識別準確率分別達98.2%和98.9%）。系統整體的響應時間小于1s。成本低廉、質輕便攜且操作簡便的系統既可將手語實時翻譯成語音播放，又可通過定制的用戶界面實現信號曲線和翻譯結果的可視化。后期可通過優化電路設計、擴展機器學習的手勢或手語數據庫，將該手勢識別技術進一步應用于人機交互、虛擬現實、手勢認證、智能傳感、醫療健康等關鍵場景。該研究為實現柔性條件下的穩定增敏機制提供了新思路，有望促進可穿戴人機交互系統的應用和產業化發展。此外，該團隊基于微小尺度材料和納米金屬層狀復合材料力學行為基礎研究工作的長期積累，研制出微機電系統（MEMS）采用超長服役壽命的納米復合材料，有望應用于航天、通訊、導航和新能源等領域的射頻MEMS上。?
上述柔性應變傳感手語識別系統的研究成果，以Ultra-Robust and Sensitive Flexible Strain Sensor for Real-Time and Wearable Sign Language Translation為題，在線發表在Advanced Functional Materials上。研究工作得到國家自然科學基金、金屬所“引進優秀學者”項目、沈陽材料科學國家研究中心青年人才和基礎前沿及共性關鍵技術創新項目的支持。東北大學科研人員參與研究。
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