CN111189476A - 一种柔性传感器及其制备方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种柔性传感器及其制备方法，该传感器包括：基底层、电极层和感知层，电极层位于所述基底层和所述感知层之间；基底层为柔性基底材料制成；电极层为通过将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在基底层上表面形成的；感知层为通过将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在所述电极层上表面形成的。该制备方法包括，在制备完成由基底层、电极层和感知层构成柔性传感器初结构后，利用梯度升温固化烧结方法对该柔性传感器初结构进行固化烧结，获取柔性传感器。本实施例通过梯度升温固化烧结方法制备柔性传感器，减少了柔性传感器表面的龟裂程度以及提高了目标柔性传感器制造的准确度，优化了柔性传感器的制造工艺流程。
Description
技术领域
本发明涉及电力电子技术领域，尤其涉及一种柔性传感器及其制备方法。
背景技术
目前，各式各样的传感器早已渗透到工业生产、海洋探测、环境保护、医学诊断、生物工程、智能家居等方方面面。随着国内外可穿戴市场的兴起、电子元件的微型化、类肤质柔性传感器件的发展，对柔性传感器的需求量越来越大、同时对柔性传感器的性能，包括灵敏度、迟滞性能、抗弯曲程度等要求也越来越高。
其中，喷墨打印技术是由一个或多个喷墨头将功能性的油墨(导电油墨、发光油墨等)精确沉积到基底上，以实现不同的功能，其在沉积精度、高分辨率打印和墨滴控制等方面展现出了巨大的优势。
但是现有技术在传感器的研制上存在两个问题：其一，现有技术均是将喷墨打印完成的传感器模型置于恒温加热平台或者恒温加热箱中，对其进行固化和烧结步骤，但是通过这样处理后的传感器大概率会出现表面质量存在缺陷的情况，包括薄膜龟裂、传感器不导电、关键参数达不到要求，表面导电薄膜一致性差等问题，造成传感器制造良品率低、制造质量差。第二，在实际的生产实践过程中，为了得到理想的传感器关键参数(例如电阻、电容或电感)，往往需要大量的实验设计(DoE)来确定相应的制造和后处理等工艺参数，也即通过多次控制变量的实验，多次重复的制造出实际样品，对其进行目标参数表征，寻找满足要求的样品，以此确定最终实际生产中的工艺参数。这样当需要制造不同型号规格的传感器的时候，每次均需要大量的实验或者通过经验来大致确定工艺参数，这就造成了制造的准确性差，以及缺乏相应的理论框架，无法对传感器的关键参数进行有效控制。因而造成了制备耗时长、实验成本高、制备准确度低的缺陷，且制造出来的柔性传感器的迟滞较大，响应速度较慢，很难满足现在市场上对于柔性传感器的要求。
因此，针对目前喷墨打印传感器制备过程中制造狼频率低、加工质量差、工艺参数确定费时、成本高和准确度不高的问题，亟需提出一种优化的柔性传感器及其制备方法，通过对影响其关键参数的因素进行测定，精确计算出目标柔性传感器主要参数的大小，以此来提高柔性传感器的相关性能和优化其工艺流程。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种柔性传感器及其制备方法。
第一方面，本发明实施例提供一种柔性传感器，包括：基底层、电极层和感知层，电极层位于基底层和感知层之间，基底层为柔性基底材料制成；电极层为通过将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在基底层上表面形成的；感知层为通过将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在电极层上表面形成的。
进一步地，上述柔性基底材料包括聚对苯二甲酸乙二醇酯、聚萘二甲酸乙二醇酯、氧化铟锡、纸张、纤维织物或金属箔中的一种；基底层的厚度为0.05～0.25mm；感知层的厚度为1～5mm；金属纳米导电油墨中的有效粒子为银纳米粒子、金纳米粒子或者铜纳米粒子。
进一步地，所述敏感材料可以是温敏材料、湿敏材料、气敏材料中的任一种。
第二方面，本发明实施例提供一种柔性传感器的制备方法，包括：
生成基底层；将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在基底层上表面生成电极层；将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在电极层上表面生成感知层；基底层、电极层和感知层构成柔性传感器初结构；利用梯度升温固化烧结方法对柔性传感器初结构进行固化烧结，获取柔性传感器。
进一步地，，上述利用梯度升温固化烧结方法对柔性传感器初结构进行固化烧结，包括预热阶段、梯度升温阶段和保温阶段，其中：
预热阶段，包括：将柔性传感器初结构移至热处理平台上，保持预热温度为喷墨打印电极层时的打印温度，直至导电层金属纳米油墨和感知层敏感材料完全铺展开，且金属纳米油墨、基底材料和外界环境三者之间形成稳态平衡并初步开始凝固；梯度升温阶段，包括：设置每个梯度升温子阶段的升温速率以及升温时间，依次升温直至将柔性传感器初结构加热到阈值温度；保温阶段，包括：保持阈值温度，直至电极层内部完全烧结为止。
进一步地，上述升温速率均小于20℃/min。
进一步地，上述阈值温度为基底层所能承受的最高温度和金属纳米导电油墨最高烧结温度中的最小值。
进一步地，在进行柔性传感器的制备之前，还包括：构建传感器关键参数预测模型，并基于关键参数预测模型，根据待制备柔性传感器的特征信息以及适用场景，确定待制备柔性传感器的关键参数集合，并优化所述待制备柔性传感器的工艺流程。
进一步地，上述构建传感器关键参数预测模型，包括：以柔性传感器的工艺参数集合为可控变量、以柔性传感器的关键参数为随机变量，构建关键参数预测原始模型；无差别随机测量工艺参数集，构建工艺参数集矩阵；将工艺参数集矩阵进行多维数据映射到列向量，获取工艺参数集中每个工艺参数的参数向量；根据每个工艺参数的参数向量，确定关键参数预测原始模型中工艺参数集中各工艺参数的相对权重系数和自权重系数，构建传感器关键参数预测模型。
进一步地，在构建传感器关键参数预测模型之后，还包括：对传感器关键参数预测模型进行修正，包括误差修正和温度系数修正。
第三方面，本发明实施例还提供一种提高如第一方面所述的柔性传感器灵敏度的方法，包括：用纳米金属导电粒子通路将柔性传感器的电极层、输入信号源、输出信号源以及多个标称电阻相连接构成电路层，电路层位于基底层和所述感知层之间；第一标称电阻的一端、第三标称电阻的一端以及输入信号源的一端相连接；
第一标称电阻的另一端与电极层的一端以及输出信号源的一端相连接；第二标称电阻的另一端与第三标称电阻的一端以及输出信号源的另一端相连接；电极层的另一端与第三标称电阻的另一端以及输入信号源的另一端相连接。
进一步地，上述第一标称电阻、第二标称电阻和第三标称电阻的规格型号相同。
本发明实施例提供的一种柔性传感器及其制备方法，一方面，通过梯度升温固化烧结方法制备柔性传感器，减少了柔性传感器表面的龟裂程度以及提高了目标柔性传感器制造的准确度，优化了柔性传感器的制造工艺流程；另一方面，通过将电极层构成电路层，提升了柔性传感器的输出性能，使得制造出来的柔性传感器能够满足实际需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种柔性传感器的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种柔性传感器制备方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的梯度升温固化烧结方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种梯度升温固化烧结三个阶段示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种柔性传感器制备方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的一种提升柔性传感器灵敏度的电路连接方法示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供一种柔性传感器，包括：基底层、电极层和感知层，其中电极层位于基底层和所述感知层之间；基底层为柔性基底材料制成；电极层为通过将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在基底层上表面形成的；感知层为通过将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在电极层上表面形成的。
具体地，本发明实施例所提供的基于喷墨打印的柔性传感器主要由三部分组成，包括：柔性基底层、金属纳米导电油墨制成的导电薄膜状的电极层和敏感材料制成的感知层。其中，电极层位于柔性基底与感知层敏感材料之间。
进一步地，柔性基底材料包括聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚萘二甲酸乙二醇酯(PEN)或者氧化铟锡(ITO)中的一种；也可以是纸张、纤维织物或金属箔中的一种；基底层的厚度可以为0.05～0.25mm；敏感材料可以是温敏材料、湿敏材料、气敏材料等材料中的任一种；感知层的厚度可以为1～5mm；金属纳米导电油墨中的有效粒子可以为银纳米粒子、金纳米粒子或者铜纳米粒子中的一种。
本实施例提供的柔性传感器，通过梯度升温固化烧结方法制备柔性传感器，减少了柔性传感器表面的龟裂程度以及提高了目标柔性传感器的图形和线条质量，优化了柔性传感器的制造工艺流程。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，本实施例提供一种柔性温度传感器的制备方法，包括但不限于以下步骤：
生成基底层；将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在基底层上表面生成电极层；将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在电极层上表面生成感知层；基底层、电极层和感知层构成柔性传感器初结构；
利用梯度升温固化烧结方法对柔性传感器初结构进行固化烧结，获取柔性传感器。
具体地，在本发明实施例中，在制备柔性传感器之前还可以根据用户需要，首先获取到待制备的柔性传感器的相关资料，包括但不限于：柔性传感器的尺寸面积等柔性传感器方案设计参数，例如：根据用户的精度、量程、分辨率、灵敏度等需求信息，从知识库之中确定出柔性传感器的优选材料方案库和工艺方案库。然后，根据柔性传感器的适用场景，例如工业应用、可穿戴应用、医疗健康应用、冷链物流应用等，自动匹配数据库中已存在的材料方案和技术方案。最后，综合上述信息，生成相应的柔性传感器的初步材料方案和初步工艺方案。
其中，上述知识库是面向人工智能和智能信息处理，知识库中的知识是求解问题所需领域知识的集合，包括基本事实、规则和其它有关信息；而数据库是侧重于知识库中的信息管理。
进一步地，在确定了待制备的柔性传感器的初步材料方案和初步工艺方案后，按上述实施例所示的内容，首先制备获取柔性传感器初结构(即未经固化烧结的初始结构)，最后利用梯度升温固化烧结方法对柔性传感器初结构进行固化烧结，即设置不同梯度的升温/保温阶段，对传感器初结构进行固化烧结，不仅可以去除金属导电墨水中的多余有机物，促进分散于墨水间的金属纳米颗粒连结，以获得具备更为良好导电性的致密电极层。，而且确保中间导电金属薄膜层内部(即导电层)完全烧结，避免内部烧结不完全的现象、减少内部未烧结点数量以及减少固化烧结后金属电极层的龟裂程度。
具体地，如图2所示，本发明实施例提供了一种具体地制备的柔性传感器的的方法步骤，包括以下步骤：
S1，预打印：用不同的工艺参数和材料参数将金属纳米油墨试打印成数个特定的矩形，并测定其关键参数的大小。
S2，建立耦合模型：根据预打印得到柔性传感器关键参数的多源耦合模型，再根据客户需求，确定真是喷墨打印的材料参数和工艺参数。
S3，电极层制备：根据预定的材料参数和工艺参数进行正式制造，将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式精确沉积在基底材料的预定位置。
S4，固化烧结：利用梯度升温固化烧结的方法对生成的电极层进行固化烧结，获得完整致密的导电组织。
S5，敏感层制备：将敏感材料用点胶或涂刮的方式涂抹在电极层上表面生成感知层，所述基底层、所述电极层和所述感知层构成柔性传感器初结构。
S6，固化干燥：将基底层、电极层和感知层构成的柔性传感器初结构进行固化干燥处理，最后获取柔性传感器完整结构。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，如图3所示，步骤S4所述的利用梯度升温固化烧结方法对柔性传感器初结构进行固化烧结，包括预热阶段、梯度升温阶段和保温阶段，具体地：
在步骤S41中，即预热阶段包括：将柔性传感器初结构移至热处理平台上，保持预热温度为喷墨打印所述电极层时的打印温度，直至导电层金属纳米油墨与基底材料完全铺展开，且金属纳米油墨、基底材料和外界环境三者之间形成稳态平衡并初步开始凝固；
在步骤S42中，即梯度升温阶段，包括：设置每个梯度升温子阶段的升温速率以及升温时间，依次升温直至将柔性传感器初结构加热到阈值温度；
在步骤S43中，即保温阶段，包括：保持阈值温度，直至电极层内部完全烧结为止。
具体地，在步骤S41中，在喷墨打印制造过程中，记喷头的打印温度为λ0℃，待柔性传感器结构制造完毕，迅速将其移至智能控制热处理平台上，对柔性传感器进行预热处理，将预热温度同样设置为λ0，与喷墨打印温度基本保持(可以在一定的温度范围内波动，例如±5℃)，记预热时长为T0，一般情况在保温阶段T0＞10min。
在步骤S42中，在待导电层金属纳米油墨与基底材料完全铺展开，金属纳米油墨、基底材料和外界环境三者之间形成稳态平衡并初步开始凝结时，开始对其进行梯度升温烧结。其中，所述的稳态平衡状态从宏观角度可以理解为：基底的湿润现象不再继续发生，油墨在基底上的扩张不再继续，所设计的油墨图形不再变动，载体溶剂的蒸发和液滴质量损失不再继续。在本发明实施例中，整个梯度升温阶段可以包括梯度χ1，梯度χ2，梯度χ3……梯度χn；其相对应的升温速率记为υ1，υ2，υ3……υn，与之对应的各梯度升温阶段时间为T1，T2，T3……Tn。如图4所示，本发明实施例提供了一种梯度升温固化烧结三个阶段示意图，其中，预热温度λ0约为20℃；梯度升温阶段包括3个子阶段，分别为T1-T3，所对应的温升速率分别对应为v1-v3，
需要强调的是，在本发明实施例中，升温速率一般设置为均小于20℃/min。
进一步地，上述阈值温度可以为基底材料所能承受的最高温度和金属纳米导电油墨最高烧结温度中的最小值。
将梯度升温阶段直到加热到阈值温度λn＝[基底所能承受的最高温度，金属纳米导电油墨最高烧结温度]，且升温速率υi＜20℃/min，可以有效的避免由于升温过快，造成表面龟裂过大而产生分裂，最终导致金属薄膜导电性能差甚至不导电的情况发生。
在步骤S43中，待梯度升温达到最高温度后，进入保温处理阶段，热平台的温度保持在最高温度水平λn℃，保温时长为Tn+1，确保中间导电金属薄膜层内部完全烧结，避免内部烧结不完全的现象、减少内部未烧结点数量。其中，预热温度λ0约为20℃；梯度升温阶段包括3个子阶段，分别为T1-T3，所对应的温升速率分别对应为v1-v3，
基于上述实施例的内容，在本实施例中，在进行柔性传感器的制备之前，还包括：构建传感器关键参数预测模型，并基于关键参数预测模型，根据待制备柔性传感器的特征信息以及适用场景，确定待制备柔性传感器的关键参数集合，并优化所述待制备柔性传感器的工艺流程。
具体地，关键参数集合S可以是柔性传感器的电容值、电阻值等关键参数，各升温速率V、固化时间t、烧结温度T、墨水粘度μ、电极长度L；电极宽度W；墨水电阻率ξ等作为制备柔性传感器的特征信息以及适用场景信息集合。
尽管柔性传感器关键参数与材料参数和工艺参数之间大部分为非线性关系，在本发明实施例中，在误差允许的范围内，将两者之间的关系当作多元线性来统计计算，能够有效的简化计算的难度。由于上述特征信息以及适用场景信息，例如V，t，T，μ，L，W，ξ等参数均可在一定范围内任意地随机取值，所以将其当成可控变量，而S当成随机变量。
在本发明实施例中，提供了一种构建传感器关键参数预测模型的方法，包括但不限于以下步骤：
以柔性传感器的工艺参数集合为可控变量、以柔性传感器的关键参数为随机变量，构建关键参数预测原始模型；无差别随机测量工艺参数集，构建工艺参数集矩阵；将工艺参数集矩阵进行多维数据映射到列向量，获取工艺参数集中每个工艺参数的参数向量；根据每个工艺参数的参数向量，确定关键参数预测原始模型中工艺参数集中各工艺参数的相对权重系数和自权重系数，构建传感器关键参数预测模型。
具体地，在关键参数预测原始模型的构建阶段，所构建的原始模型可以设置为：
S＝f(V，t，T，μ，L，W，ξ)
其中：S为柔性传感器关键参数(电容、电阻、电感等)；V为升温速率；t为固化时间；T为烧结最高温度；μ为墨水粘度；L为电极长度；W为电极宽度；ξ为墨水电阻率。
进一步地，在室温条件下，对墨水参数、传感器形状参数和预定固化烧结等参数进行多次(记为n次)简单无差别的随机测量，获得工艺参数集矩阵U＝[V，t，T，μ，L，W，ξ]T：
进一步地，对上述工艺参数集矩阵进行数据预处理，可以是在一定的概率分布情况下，将参数集U{V，t，T，μ，L，W，ξ}进行多维数据映射到列向量[ε1，ε2，ε3，ε4，ε5，ε6，ε7]T中：
其中，ε1-ε7分别为每个工艺参数所对应的参数向量；V(1)、V(n)均为升温速率的顺序统计量，相应的t(n)、T(n)、μ(n)、L(n)、W(n)、ξ(n)，分别表示每个参数顺序统计量，在此不作赘述。
进一步地，确定关键参数预测原始模型中工艺参数集中各工艺参数的相对权重系数和自权重系数相对权重系数αi和自权重系数ri。
其中，相对权重系数的求解方法为：
其中，ε(1)-ε(7)为εi的顺序统计量，α1与之对应的相对权重。同理可以确定出各工艺参数的相对权重系数α2、α3、α4、α5、α6和α7。
进一步地，其中自权重系数(r1-r7)的求解方法为：
进一步地，构建完成传感器关键参数预测模型，该模型也可以称作喷墨打印柔性传感器多源耦合初阶预测模型，其具体为：
其中，
为实际柔性传感器的关键参数的低阶估计值，α1，α2......α7、r1，r2......r7分别为各个参量的相对权重系数和自权重系数，
为各个参量的平均值。
需要强调的是，在上述实施例中仅以工艺参数集中的工艺参数设置为7个为例进行技术方案的说明，其不视为对本发明实施例保护范围的限定。
进一步地，在本发明实施例中，在构建传感器关键参数预测模型之后，还可以包括：对传感器关键参数预测模型进行修正，包括误差修正和温度系数修正。
例如：将柔性传感器制造出来后进行实际关键参数测定，并将实际值与预测值进行比较，若误差小于10％时，则不需要对原模型进行修正；若误差超过10％，则对原模型进行反向误差修正。
进一步地，若室温超过40℃，则还需要对模型进行温度系数修正，包括：
其中：
为实际柔性传感器的关键参数的高阶估计值；
为温度修正系数，，δ∈[0，1]为误差修正因子。
最后，在确定柔性传感器所用材料和设计方案相关参数后，可以利用本发明实施例构建的传感器关键参数预测模型，定量解析出柔性传感器关键参数的大小。
本发明实施例提供的柔性传感器的制备方法，所构建的多元耦合柔性传感器关键参数预测模型(传感器关键参数预测模型)，通过对喷墨打印的墨水材料和传感器结构图形的相关参数进行测定，然后基于该模型，可以准确估计出所制造的柔性传感器的关键参数的大小，减少了目前依靠实验设计(DoE)的方法来寻找最优制造工艺参数的时间成本、材料成本，所提出的多源耦合预测模型可以准确确定所需传感器的制造工艺参数，将传统的经验主导转变为具体的理论数学模型，在保证精度的前提下，可优化制备流程，提高整个工艺流程的效率和减少基底和墨水材料的浪费。
例如，可以通过上述模型确定出柔性传感器初结构进行固化烧结过程中的梯度升温阶段的温升速率、温升时间等等信息。
基于上述实施例的内容，如图5所示，本发明实施例提供的一种柔性传感器制备方法，其具体地流程主要包括以下步骤：
首先，进行传感器参数需求分析，并基于知识库和数据库，构建相应的多元耦合柔性传感器关键参数预测模型，并基于该模型确定出对应的制备工艺方案和材料方案。
进一步地，以上述制备工艺方案和材料方案为指导，通过点胶的方式；将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在该基底层上表面生成电极层；将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在上述电极层上表面生成感知层；最后，基底层、电极层和感知层构成柔性传感器初结构。
进一步地，用梯度升温固化烧结方法对所述柔性传感器初结构进行固化烧结。将喷墨打印完成的电阻型温度柔性传感器迅速置于微控智能控制热处理平台上，准备进行加热固化烧结。
首先，在预热阶段，设电阻型温度柔性传感器的喷墨打印制造过程中，喷头的打印温度为35℃，待柔性传感器结构制造完毕，迅速将其移至智能控制热处理平台上，对柔性传感器首先进行预热处理，预热温度也为λ0＝35℃，与喷墨打印温度基本保持一致，预热时长为T0＝20min。
然后，进入梯度升温阶段。待导电层金属纳米油墨和感知层敏感材料完全铺展开(与基底材料间形成稳态平衡)并初步开始凝结，开始对其进行梯度升温烧结。在梯度χ1阶段，升温速率υ1＝2.5℃/min，升温时间T1＝20min，χ1阶段后温度达到90℃；在梯度χ2阶段，升温速率υ1＝1.0℃/min，升温时间T1＝20min，χ2阶段后温度达到110℃；在梯度χ3阶段，升温速率υ1＝0.5℃/min，升温时间T1＝80min，χ2阶段后温度达到150℃。此时温度也为基底材料所能承受最高温度。整个梯度升温阶段结束，其中为了避免由于升温过快，造成表面龟裂过大而产生分裂，最终导致金属薄膜导电性能差甚至不导电，本实施例中选择的升温速率较小，在实际情况中还可以根据不同导电金属墨水、基底材料等的不同而变化。
最后，进入保温阶段。待梯度升温达到最高温度150℃后，进入保温处理阶段。加热平台的温度保持在最高温度水平150℃，保温时长为T4＝20min，确保中间导电金属薄膜层内部完全烧结，避免内部烧结不完全的现象、减少内部未烧结点数量。
在实际的制备试验充分证实了：梯度升温烧结的电阻型柔性温度传感器的表面未出现明显的裂缝，边缘平滑，结构清晰；而通过传统方法固化烧结得到的电阻型柔性温度传感器，表面有着较大的沟壑和较宽的裂纹，且电极边缘已经不再清晰明显，出现明显的断裂现象。这充分证明了利用梯度升温固化烧结方法制备柔性传感器，可以有效改善电阻型柔性温度传感器的表面质量，减少龟裂现象，可以有效减少或避免传感器电极间不导电的现象出现。
基于上述实施例的内容，如图6所示，本发明实施例提供一种提高柔性传感器灵敏度的方法，其特征在于，包括：用纳米金属导电粒子通路将柔性传感器的电极层、输入信号源、输出信号源以及多个标称电阻相连接构成电路层，电路层位于所述基底层和所述感知层之间，其中：
第一标称电阻(R1)的一端、第三标称电阻(R3)的一端以及输入信号源(E1)的一端相连接；第一标称电阻(R1)的另一端与电极层(Rx)的一端以及输出信号源(E2)的一端相连接；第二标称电阻(R2)的另一端与第三标称电阻(R3)的一端以及输出信号源(E2)的另一端相连接；电极层(Rx)的另一端与第三标称电阻(R3)的另一端以及输入信号源(E1)的另一端相连接。
进一步地，上述第一标称电阻(R1)、第二标称电阻(R2)和第三标称电阻(R3)的规格型号相同。
进一步地，上述第一标称电阻(R1)、第二标称电阻(R2)和第三标称电阻(R3)可根据待制备的柔性传感器的实际参数大小进行数值调整。
本发明实施例提供一种提高电阻型柔性温度传感器灵敏度的方法。具体操作是将定值电阻与柔性传感器一起，如图6所示，进行喷墨打印制造，各个柔性传感器之间通过纳米金属导电粒子制成的通路连接成完整回路，整个电路包括输入信号源E1和输出信号源E2；各个电阻之间通路所使用的纳米导电粒子为银纳米粒子；其中R1，R2与R3均为标称电阻(规格型号相同且固定)，Rx为所设计制造的柔性传感器原件，其中R1与Rx串联，R2与R3串联。
其中，流过R1与Rx的电流为：
其中，流过R2与R3的电流为：
电阻R2两端的电压为：
电阻R1两端的电压为：
进一步地，
通过Rx参数的变化，导致E2数值的变化，可以有效的提高传感器的灵敏度和相关性能。
基于上述实施例的内容，作为另一实施例，提供一种柔性传感器关键参数的多源耦合预测模型的生成方法，包括但不限于以下步骤：
S1：初步确定制备传感器的材料系列参数和工艺方案的系列参数；
S2：利用不同材料参数和工艺参数在基底上喷墨打印出若干个单层矩形(例如：该矩形的尺寸为5mm×40mm)；
S3：通过梯度升温固化烧结技术，将上述多个矩形烧结成可导电的电极层，并用相关设备测定每个单层矩形关键参数(电阻/电容/电感量)大小；
S4：根据各种材料方案参数和工艺方案参数即可求解出柔性传感器关键参数的多源耦合预测模型；
S5:再根据用户需求，即可大致确定相关的柔性传感器的材料方案和工艺方案。
由于，目前传统的制造方法是通过实验设计(DoE)来实现的，即将所设计的整个传感器形状打印后再烧结，最后进行关键参数的测量；若该参数不满足要求，则需要重新设计打印烧结，一直重复直到制造出满足要求的柔性传感器。由于制造过程中涉及的参数有很多，制造者仅能根据个人的经验去调整工艺或材料参数来获取满足要求的传感器，这样势必会浪费大量的时间和油墨、基底等材料。而通过本实施例提供的多源耦合预测模型，可优化整个柔性传感器的制造工艺流程，制造者可以根据用户需求(关键参数的大小)，反向推断出所需的工艺参数和材料参数，这样大大节省了制造出符合要求传感器的时间、材料和成本等。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (11)
1.一种柔性传感器，其特征在于，包括：基底层、电极层和感知层，所述电极层位于所述基底层和所述感知层之间；
所述基底层为柔性基底材料制成；
所述电极层为通过将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在所述基底层上表面形成的；
所述感知层为通过将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在所述电极层上表面形成的。
2.根据权利要求1所述的柔性传感器，其特征在于，
所述柔性基底材料包括聚对苯二甲酸乙二醇酯、聚萘二甲酸乙二醇酯、氧化铟锡、纸张、纤维织物或金属箔中的一种；
所述基底层的厚度为0.05～0.25mm；
所述感知层的厚度为1～5mm；
所述金属纳米导电油墨中的有效粒子为银纳米粒子、金纳米粒子或者铜纳米粒子。
3.一种柔性传感器的制备方法，其特征在于，包括：
生成基底层；将金属纳米导电油墨用喷墨打印的方式沉积在所述基底层上表面生成电极层；将敏感材料用点胶或者刮涂的方式涂抹在所述电极层上表面生成感知层；所述基底层、所述电极层和所述感知层构成柔性传感器初结构；
利用梯度升温固化烧结方法对所述柔性传感器初结构进行固化烧结，获取所述柔性传感器。
4.根据权利要求3所述的柔性传感器的制备方法，其特征在于，所述利用梯度升温固化烧结方法对所述柔性传感器初结构进行固化烧结，包括预热阶段、梯度升温阶段和保温阶段；
所述预热阶段，包括：将所述柔性传感器初结构移至热处理平台上，保持预热温度为喷墨打印所述电极层时的打印温度，直至所述导电层金属纳米油墨和感知层敏感材料完全铺展开，且金属纳米油墨、基底材料和外界环境三者之间形成稳态平衡并初步开始凝固；
所述梯度升温阶段，包括：设置每个梯度升温子阶段的升温速率以及升温时间，依次升温直至将所述柔性传感器初结构加热到阈值温度；
所述保温阶段，包括：保持所述阈值温度，直至所述电极层内部完全烧结为止。
5.根据权利要求4所述的柔性传感器的制备方法，其特征在于，所述升温速率均小于20℃/min。
6.根据权利要求4所述的柔性传感器的制备方法，其特征在于，所述阈值温度为所述基底层所能承受的最高温度和所述金属纳米导电油墨最高烧结温度中的最小值。
7.根据权利要求3所述的柔性传感器的制备方法，其特征在于，在进行柔性传感器的制备之前，还包括：
构建传感器关键参数预测模型，并基于所述关键参数预测模型，根据待制备柔性传感器的特征信息以及适用场景，确定所述待制备柔性传感器的关键参数集合，并优化所述待制备柔性传感器的工艺流程。
8.根据权利要求7所述的柔性传感器的制备方法，其特征在于，所述构建传感器关键参数预测模型，包括：
以柔性传感器的工艺参数集合为可控变量、以柔性传感器的关键参数为随机变量，构建关键参数预测原始模型；
无差别随机测量所述工艺参数集，构建工艺参数集矩阵；
将所述工艺参数集矩阵进行多维数据映射到列向量，获取所述工艺参数集中每个工艺参数的参数向量；
根据每个所述工艺参数的参数向量，确定所述关键参数预测原始模型中工艺参数集中各工艺参数的相对权重系数和自权重系数，构建所述传感器关键参数预测模型。
9.根据权利要求8所述的柔性传感器的制备方法，其特征在于，在所述构建所述传感器关键参数预测模型之后，还包括：对所述传感器关键参数预测模型进行修正，包括误差修正和温度系数修正。
10.一种提高如权利要求1所述的柔性传感器灵敏度的方法，其特征在于，包括：
用纳米金属导电粒子通路将所述柔性传感器的电极层、输入信号源、输出信号源以及多个标称电阻相连接构成电路层，所述电路层位于所述基底层和所述感知层之间；
第一标称电阻的一端、第三标称电阻的一端以及所述输入信号源的一端相连接；
所述第一标称电阻的另一端与所述电极层的一端以及所述输出信号源的一端相连接；
所述第二标称电阻的另一端与所述第三标称电阻的一端以及所述输出信号源的另一端相连接；
所述电极层的另一端与所述第三标称电阻的另一端以及所述输入信号源的另一端相连接。
11.根据权利要求10所述的提高如权利要求1所述的柔性传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述第一标称电阻、所述第二标称电阻和所述第三标称电阻的规格型号相同。
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| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20211012 Address after: 300384 rooms 2-603 and 2-604, building 3, Haitai Chuangxin Sixth Road, Huayuan Industrial Zone (outside the ring), Binhai New Area, Tianjin Patentee after: JOSVOK (TIANJIN) TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. Address before: 100193 No. 2 Old Summer Palace West Road, Beijing, Haidian District Patentee before: CHINA AGRICULTURAL University |
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| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240122 Address after: Room 2-502, Building 3, No. 2 Haitai Chuangxin 6th Road, Huayuan Industrial Zone (Outer Ring), Binhai New Area, Tianjin, 300000 Patentee after: Tianjin Biyoutec Technology Development Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 300384 rooms 2-603 and 2-604, building 3, Haitai Chuangxin Sixth Road, Huayuan Industrial Zone (outside the ring), Binhai New Area, Tianjin Patentee before: JOSVOK (TIANJIN) TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd. Country or region before: China |
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| TR01 | Transfer of patent right |