触觉电子皮肤（e-skin）是实现人-机-环境交互的重要媒介，对促进“人工智能”和“物联网”等技术的发展有重要意义。目前，大多数触觉电子皮肤利用单一电信号实现传感，无法满足复杂交互场景的多模传感需求。通过光电双模策略实现机械刺激可视化，有望提升触觉电子皮肤传感与交互表现。结合机械发光（ML）与摩擦电自供电传感是实现光电双模电子皮肤的一种有效方法。由于触觉电子皮肤常需在复杂基底和极端环境下使用（如柔性或刚性表面、动态变形基底和恶劣环境），因此实现环境自适应特性（如机械顺应性、自粘性和自愈性）尤为重要。
近日，东华大学熊佳庆/周欣然团队报道了一种具有摩擦电自能量感知能力的可拉伸、自粘附、自愈合的机械发光触觉光电皮肤（EO-skin）。EO-skin由ML层、电极层和封装层构成，三层结构均以苯乙烯-异戊二烯-苯乙烯和乙烯-醋酸乙烯酯（SIS-EVA）为弹性体基质，分别嵌入ZnS/CaZnOS:Mn2+和银片/液态金属微粒作为应力发光层和电极层。这一光电皮肤可粘附于不同表面（如纸板、树叶、木材、聚丙烯、不锈钢和玻璃等），具有高度可拉伸（1040%）和自愈合（93%）以及稳定的光电性能。作者展示了通过触觉感应识别材料粗糙度、物体形状以及基于EO-skin的夜间手写识别系统。相关研究成果以“Self-healing electro-optical skin for dual-mode human-machine interaction”为题发表在《Nano Energy》上。论文第一作者为东华大学硕士生芦泽仁，通讯作者为东华大学熊佳庆研究员和周欣然副研究员。该工作得到国家自然科学基金委（52273244, 52103254）等项目的资助。
本文通过苯乙烯-异戊二烯-苯乙烯和乙烯-醋酸乙烯酯二元复合材料微相分离作用，制备了可兼顾强度、韧性与自愈合性能的弹性体SIS-EVA，以其为基质材料，采用连续浇铸策略，分别引入应力发光填料ZnS/CaZnOS:Mn2+和导电填料银片/液态金属微粒，利用界面蚀刻和自粘效应实现了三层结构无缝集成，得到的EO-skin在机械刺激下可发出橙黄光，同时展示出优异的拉伸性、自愈性、发光强度和电学输出（图1）。自愈后，机械、光电性能高度稳定。
实际应用中，EO-skin需要适应拉伸形变并保持稳定的机械发光性能。研究表明，50 %掺杂浓度的ML层在20N的压力下可产生117灰度值的光强。得益于嵌入发光填料与SIS-EVA基质间的紧密界面接触和有效应力传导，拉伸状态下的EO-skin机械发光效率有所提升（图2）。此外，SIS-EVA对不同方向机械刺激的高应力响应可有效激活ML填料，使得EO-skin在动态拉伸过程中也可实现机械发光。
粘附性是电子皮肤适应不同基材的关键特性，可赋予EO-skin高界面稳定性。实验证明，EO-skin可以附着在纸张、树叶、木材、聚丙烯板、不锈钢和玻璃等不同基材上，在不锈钢基底上其粘附力高达2.49 MPa，显示出良好的基底适用性。自愈性对于实现长期稳定、可编辑电子皮肤有重要作用。EO-skin的自愈性源自EVA在粘流态时内部分子链的运动导致的物理交联。在85 ℃下加热4小时后，破裂后的EO-skin可充分愈合，并维持高效力学与光学性能（图3）。利用EO-skin出色的愈合性，作者将“熊猫零件”组装成完整“熊猫”，经愈合的“熊猫”可在拉伸状态下保持发光性能。
EO-skin可通过摩擦电效应实现电学传感。具有介电机械发光层和嵌入式电极的EO-skin可以作为单电极摩擦电纳米发电机，在光响应同时实现对机械刺激的电学感知。通过优化，600 μm ML层的器件（2 cm × 4 cm）在20 N的压力下可实现65 V，0.45 μA和21 nC的电学输出，并显示拉伸适应性和愈合电学稳定性（图4）。此外，EO-skin对压力和环境温度均表现出敏感的电响应，灵敏度分别达到了99.56 %和99.77 %，体现出其在力学检测和环境温度感知方面的应用潜力。
得益于其良好的触觉感知能力与防水性能，固定在机械手臂和机械抓手上的EO-skin可通过触摸物体区分其几何形状、粗糙度，或进行水下抓取感知。利用EO-skin的光电同步双模传感特性，作者展示了其在夜间识别按压物体形状和手写文字的应用（图5）。此外，区别于电子皮肤研究中常见的基于机器学习的电信号识别系统，作者借助卷积神经网络深度学习，进行同步动态光迹追踪与形状匹配，开发出一套夜间手写识别系统，识别精度高达97.76%，体现其在人机交互领域的广阔应用潜力。本文展示了一种具有优异拉伸性（1040%）、粘附性 （2.49 MPa）和自愈效率 （93%）的光电双模触觉电子皮肤（EO-skin）。EO-skin具有高界面稳定性和机械适应性，在多种基材上展示出高粘附力，且能适应极端机械拉伸变形。具备光电双模交互能力的EO-skin可以通过摩擦电信号和机械发光信号同步检测机械刺激，例如检测按压、拉伸、触摸等刺激，并进行形状、材料纹理、手写笔迹等信息识别。基于双模光电子皮肤，本文开发了可进行动态光学捕捉的光电双模人机交互平台，它能以97.76 %的高精度识别书写信息。这项工作为可穿戴设备和软体机器人中界面交互材料的开发提供了一种通用策略，有望为柔性智能材料和人-机交互技术的发展提供新思路。
全文链接：
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.110617
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