哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院和威斯生物启发工程学院的研究人员已经开发出一种超灵敏，弹性极强的应变传感器，该传感器可以嵌入纺织品和软机器人系统中。

　　这项研究发表在《 自然》上。

　　SEAS和Wyss研究所材料科学与机械工程研究助理，论文的第一作者Oluwaseun Araromi说：“当前的软应变仪确实很敏感，但也很脆弱。” “问题在于我们正在以一种矛盾的形式工作-高灵敏度传感器通常非常脆弱，而非常强壮的传感器通常并不十分敏感。因此，我们需要找到能够为我们提供足够的每种特性的机制。”

　　最后，研究人员创建了一个外观和行为非常类似于Slinky的设计。

　　“ Slinky是由刚性金属制成的实心圆柱体，但是如果将其图案化为这种螺旋形状，则可以拉伸，” Araromi说。“这基本上就是我们在这里所做的。我们从一种刚性的松散材料开始，在这种情况下是碳纤维，然后对其进行构图，以使该材料变得可拉伸。”

　　这种图案被称为蛇形蜿蜒曲折，因为其剧烈的起伏类似于蛇的滑行。然后将图案化的导电碳纤维夹在两个预应变的弹性基底之间。

　　传感器的总电导率会随着图案化碳纤维的边缘彼此不接触而发生变化，类似于拉动两端时，紧身裤的各个螺旋彼此不接触。即使应变很小，也会发生此过程，这是传感器高灵敏度的关键。

　　与当前的高灵敏度可拉伸传感器依靠硅或金纳米线等奇特的材料不同，该传感器不需要特殊的制造技术，甚至不需要洁净室。可以使用任何导电材料制成。

　　研究人员通过用手术刀刺伤传感器，用锤子敲击，用汽车撞过去并扔进洗衣机十次来测试传感器的弹性。传感器毫不费力地从每次测试中生存下来。

　　SEAS的研究生Moritz Graule展示了带有嵌入式传感器的织物手臂套。

　　Oluwaseun Araromi /哈佛大学SEAS

　　为了证明其敏感度，研究人员将传感器嵌入到织物臂套中，并要求参与者用不同的手势进行动作，包括拳头，手掌张开和捏捏动作。传感器通过织物检测到受试者前臂肌肉的细微变化，并且机器学习算法能够成功地对这些手势进行分类。

　　“这些弹性和机械坚固性的特点使该传感器进入了一个全新的阵营，” Araromi说。

　　从虚拟现实模拟，运动服到帕金森氏病等神经退行性疾病的临床诊断，这样的袖子可用于各种场合。

　　哈佛大学技术开发办公室已申请保护与该项目相关的知识产权。

　　SEAS的查尔斯河工程与应用科学教授，该研究的资深作者罗伯特伍德说：“高灵敏度和弹性的结合是这种传感器的明显好处。但是，使该技术与众不同的另一个方面是组成材料和组装方法的低成本。这有望减少在智能纺织品及其他领域普及该技术的障碍。”

　　SEAS的Paul A. Maeder工程与应用科学教授，该研究的合着者Conor Walsh说：“由于它与人体的紧密界面，我们目前正在探索如何将该传感器整合到服装中。这将使人们一整天都能进行生物力学和生理学测量，从而实现令人兴奋的新应用，而当前的方法是不可能的。”