本研究由西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室的Xijing Yu、Sheng Li、Shimin Liu、Jianlong Qiu、Lei Yang、Yanjie Guo，以及西安交通大学红会医院的Kai Jiang共同完成。通讯作者为Lei Yang和Kai Jiang。该研究以研究论文（research article）形式发表于《Advanced Functional Materials》期刊，论文编号为e21585，于2025年11月13日在线发表，预计收录于2026年第36卷。
人类手掌通过触觉系统能够同时获取压力、温度、材质等多模态信息，从而实现对不同物体的感知与抓取。受此启发，研究者们致力于开发多功能柔性触觉传感器，以满足人工智能、医疗诊断、农业收获及人机交互等领域的迫切需求。在人类触觉系统中，压力感知是触觉的基础，温度感知和材质识别则是环境信息感知中的两个主要模态。
在现有技术中，堆叠式电容传感器因其响应快、成本低而被广泛用于压力测量；金属基正温度系数（PTC）热敏电阻由于与柔性基底兼容性好，被用于模拟温度感受器；摩擦纳米发电机（TENG）因其对接触事件的高灵敏度和材料特异性响应，近年来在材质识别方面受到关注。然而，将多种传感器集成到同一柔性平台上仍然面临机械结构不兼容和通道间串扰严重等挑战。此外，实际生理场景中温度波动和软基底的面内拉伸都会干扰电容信号，导致难以抑制的交叉串扰。更为关键的是，现有多模态触觉平台很少能实现各传感器之间真正的紧凑共集成与协同工作，不同传感功能之间的协同增强效应往往被忽视。
基于上述背景，本研究旨在设计并实现一种能够同时检测压力、温度和材料特性的多功能柔性触觉传感器，并通过各传感模块之间的协同信号校正与增强，构建一个高性能的触觉感知系统。
本研究的工作流程可分为传感器结构设计与制备、各传感模块性能表征、以及集成系统应用验证三个主要阶段。
第一阶段：传感器结构设计与制备。 传感器整体尺寸为18 mm×18 mm×1.6 mm，集成了三个功能层：用于材质识别的TENG、用于温度检测的电阻式热敏电阻、以及用于压力感知的电容式传感器。其中TENG层垂直堆叠于电容压力传感器上方，热敏电阻则嵌入柔性印刷电路板（FPCB）的未利用区域，实现了在有限面积内的高度功能集成。电容压力传感器、热敏电阻和TENG的有效面积分别为14 mm×14 mm、14 mm×14 mm和15 mm×15 mm。
电容传感器的介电层采用掺杂1.5 wt.%碳纳米纤维（CNFs）的聚二甲基硅氧烷（PDMS）制备，并具有金字塔微结构阵列。制备过程中，以乙醇作为临时溶剂和分散介质，实现CNFs在粘性PDMS中的均匀分散，随后通过加热搅拌去除乙醇，再经真空脱泡和80°C固化2小时成型。介电层与FPCB之间采用Ecoflex 00-30硅胶作为粘接层，通过旋涂工艺形成约100 μm厚的均匀粘接层。顶层与底层电极通过四角定位孔在光学相机辅助下实现精确对准组装。
热敏电阻采用蛇形铜布线设计，围绕电容传感器上电极呈方形环状布置。通过仿真和实验对比了线宽为50 μm、100 μm和150 μm三种蛇形热敏电阻的性能，最终选用50 μm线宽方案。
第二阶段：各传感模块性能表征。 压力传感模块采用2×2电容阵列结构，下电极阵列共享一个上电极。当面内拉伸力作用时，上电极产生横向位移，导致不同下电极单元的重叠面积发生非对称变化，从而通过差分响应实现面内应变与偏心正压力的解耦。研究中对电容阵列的各单元电容变化进行了线性拟合，获得了四个电极单元（c1–c4）的面内应变响应系数。压力灵敏度测试覆盖0–200 kPa范围，分为微压区（0–1 kPa）、中压区（1–90 kPa）和高压区（90–200 kPa）三个区间。重复性和耐久性测试包括10 kPa压力下10,000次加载循环、以及1,000次弯曲循环。
温度传感模块的性能测试包括：在20–60°C范围内标定不同线宽热敏电阻的温度灵敏度；在−20–80°C宽温范围内标定50 μm线宽热敏电阻的灵敏度与线性度；测量响应时间、迟滞特性、检测极限及长期稳定性。温度补偿实验在不同温度和不同压力条件下同时采集电容信号和温度信号，建立温度补偿公式。
材质识别模块采用单电极TENG结构，通过在10 kPa压力下使不同材料（玻璃、铁、PET、PTFE）与传感器接触-分离，采集摩擦电信号。对时域信号进行短时傅里叶变换（STFT）分析，提取时频域特征。同时测试了TENG的响应时间、频率依赖性及10,000次循环耐久性。
第三阶段：集成系统构建与应用验证。 将传感器安装于机械臂上，搭建完整的触觉检测系统。电容数据通过LCR数字电桥采集，温度与TENG信号通过示波器同步采集。控制与数据可视化界面基于PyQt框架开发。微控制器STM32F103C8T6驱动多路复用器74HC4051实现对四个下电极的循环扫描。训练并部署了基于ResNet18的1D卷积神经网络（ResNet18-1D）用于材料分类。数据集包含不锈钢、玻璃和塑料杯子等物体，每种材料采集1,000组、每组1,000个采样点的数据，按80:20比例划分训练集和测试集。训练过程中故意引入了非规范接触条件（0.2–4 Hz接触频率、5–50 kPa压力范围）以增强模型泛化能力。
压力传感性能。 仿真结果显示，无面内应变时四个电极单元的平均电容为0.56 pF；上电极左移0.5 mm时，左侧电容降至0.51 pF，右侧升至0.62 pF，反向位移时响应对称。实验数据进一步证实了四个电极单元的面内应变响应系数分别为−0.01972±0.00051、−0.01701±0.00097、0.02230±0.00085和0.01990±0.00070，四个系数之和小于1%，表明通过求和阵列各单元的相对电容变化可有效消除面内干扰。在灵敏度方面，微压区灵敏度为0.212±0.008 kPa⁻¹，中压区为28.2±0.2 MPa⁻¹，高压区为8.90±0.06 MPa⁻¹。重复性测试中，四个电极的最大相对电容变化仅为0.16%–0.42%。10,000次循环后峰值响应仅下降1%。弯曲耐久性测试中，1,000次弯曲后电容保持率在94.32%–97.53%之间。响应时间和弛豫时间分别为34.3±0.2 ms和35.2±0.5 ms。
温度传感性能。 仿真和实验一致表明，线宽越窄，热敏电阻温度灵敏度越高。50 μm线宽热敏电阻的温度灵敏度为（3.72±0.05）×10⁻³ °C⁻¹，线性度R²=0.9969。响应时间（达到63.2%最终响应）为169.4±1.9 ms。检测极限为0.1°C。长期稳定性测试中，在38.44–81.67°C各保持3小时，电阻漂移均小于0.102%。五次重复加热循环的非重合度仅为1.3%。电容信号随温度的变化率为（−1.11±0.03）×10⁻³ °C⁻¹，线性关系良好。基于温度补偿公式修正后，60°C下补偿信号与25°C参考信号的差异仅为信号本身的0.1%，验证了温度补偿模型的有效性。
材质识别性能。 不同材料的摩擦电信号幅度按照玻璃、铁、PET的顺序递减，与材料的摩擦电负性序列一致。STFT时频谱分析显示，PET、玻璃和铁的信号谱峰分离正负峰幅度比分别为0.9292、0.7310和0.9844，差异明显。TENG的接触响应时间为59.2±0.5 ms，分离响应时间为66±0.8 ms。频率特性测试表明，1–4 Hz范围内信号幅度随频率增加而增大，但增益速率逐渐降低，呈现非线性频率响应。10,000次循环耐久性测试中输出信号保持稳定，无幅度衰减或基线漂移。
系统集成与分类结果。 集成系统在实时监测中压力测量误差低于3%，温度误差低于1%。ResNet18-1D模型在测试集上实现了100%的分类准确率，聚类图显示不同材料类别之间形成了清晰的分离。
本研究成功开发了一种多功能柔性触觉传感器，能够在单一器件平台上同时实现压力、温度和材料特性的高灵敏度检测。通过2×2电容阵列结构有效补偿了面内拉伸应变对正压力测量的干扰，通过CNFs掺杂PDMS介电层的界面极化效应大幅提升了压力灵敏度，通过紧凑嵌入的蛇形铜热敏电阻实现了实时温度监测与电容信号的温度补偿，通过单电极TENG实现了基于摩擦电信号特征的材料识别。
该研究的科学价值在于：提出了面内应变与正压力解耦的电容阵列差分检测方法，实现了多种传感功能之间的协同校正与增强，突破了现有多模态触觉传感器中串扰难以抑制和协同效应被忽视的瓶颈。应用价值方面，该传感器系统在机器人操作、智能假肢和人机交互界面中具有广阔的应用前景，尤其是其紧凑的结构设计和实时多模态感知能力使其适用于对空间和集成度要求较高的实际场景。
本研究的主要创新之处包括：第一，设计了一种共享上电极的2×2电容阵列结构，通过分析各单元电容的差分变化，首次在堆叠式电容压力传感器中实现了面内拉伸应变的检测与补偿；第二，将蛇形PTC铜热敏电阻紧凑嵌入FPCB的未利用区域，在不增加器件面积的前提下实现了高灵敏度温度传感，并建立了有效的温度补偿模型；第三，将TENG层垂直堆叠于电容传感器上方，利用TENG结构本身作为电容传感器的接触屏蔽层，在实现材质识别的同时减少了电磁干扰；第四，构建了基于PyQt和ResNet18-1D卷积神经网络的完整触觉感知系统，在故意引入非规范接触条件的测试中仍达到100%的材料分类准确率，展现了优异的鲁棒性。