據麥姆斯咨詢報道，卡爾斯魯厄理工學院（Karlsruhe Institute of Technology，KIT）和斯圖加特大學（University of Stuttgar）的研究人員開發出一款無源溫度傳感器陣列。這款傳感器陣列由兩個獨立的銀電極組成，它們夾在一層由聚(3,4-乙烯二氧噻吩)-聚苯乙烯磺酸鹽（PEDOT:PSS）組成的傳感材料中。這為空間溫度讀數帶來了相當高的傳感器密度——每平方厘米100個傳感器像素，同時還保持了較小的陣列尺寸。

這款無源溫度傳感器陣列有效解決了溫度傳感廣泛應用的主要障礙。并且，為實現對傳感器數據的快速準確的解釋，經過訓練的神經網絡（NN）被用于溫度預測。這成功地解決了相鄰傳感器像素之間的潛在串擾問題。研究人員使用特殊印刷的銀質微加熱器結構研究空間溫度分辨率。最終，達到了1.22°C的相當高的空間溫度預測精度。

溫度傳感器陣列制作

這款溫度傳感器陣列的設計和制造步驟如下圖a所示，完整制造的傳感器陣列如圖b所示。所有樣品均在100μm厚的柔性聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）襯底上制備，用2-丙醇沖洗，氣槍干燥。制造過程由三個印刷步驟組成，每個步驟都單獨印刷一層絲網。而銀漿用于頂部和底部電極層。熱敏電阻的有源層通過PEDOT:PSS層的多道印刷沉積而成。

（a）溫度傳感器的分層結構；（b）不同銀線寬度的全打印傳感器；（c）一個打印布局中不同設計的加熱器

微型加熱器的制作和表征

用于測試傳感器陣列空間分辨率的微型加熱器由一個100μm厚的柔性聚對苯二甲酸乙二醇酯襯底和一個印刷銀層組成。打印過程類似于溫度傳感器的基底銀電極的制作，單層厚度約4μm。研究人員的布局結合了幾種不同空間模式設計的加熱器，如上圖c。為了準確表征打印微型加熱器，研究人員使用ImageIR 8300紅外（IR）攝像機40來捕捉印刷微型加熱器在給定輸入功率下的溫度響應。

用于測量和評估的設置

這款溫度傳感器陣列的測量裝置如下圖a，用來驗證其一般功能。它由溫度傳感器陣列、外圍電路以及熱電（Peltier）元件組成。通過調制其輸入電壓，Peltier元件可使研究人員通過加熱和冷卻傳感器陣列來生成受控溫度軌跡。這使得監控和記錄溫度傳感器的響應成為可能。通過將溫度傳感器陣列夾在兩層絕緣膠帶之間，可以確保適當的導熱性和電絕緣性。這進一步防止了經由頂部或底部鋁板的短路。

（a）定制版基于peltier的測量設置；（b、c）將Peltier元件加熱到70°C觀察到的典型響應，以及將其關閉后的冷卻階段

數據采集

數據采集電路如下圖所示。溫度傳感器陣列板的每一行和每一列都通過柔性印刷電路（FPC）連接器連接到多路復用器。整體設置由兩個柔性印刷電路連接器（一個用于行，一個用于列）構成。每個柔性印刷電路都連接到一個模擬、低電阻（2.5 Ω）多路復用器上。這樣的設置可實現跨陣列選擇要測量的每個單獨的傳感器。然后將多路復用器的模擬輸出傳遞到惠斯通電橋式電路。它通過使用24位模數轉換器（ADC）集成HX711負載傳感器的放大器進行放大和數字化。整個測量電路由樹莓派模型（Raspberry Pi Model）3B+管理，控制多路復用、定時、放大器讀出和數據采集。

銀電極形成規則的網格布局

用于溫度預測的神經網絡

神經網絡是使用scikit-learn庫在Python 3中實現的，由四層組成：一個輸入層、兩個隱藏層和一個輸出層。每個隱藏層由15個神經元組成，總共有285個權重。單個神經元由sigmoid函數（11+e-x）激活，使用的梯度下降算法是adam。如下圖a所示，研究人員連續記錄來自溫度傳感器陣列的所有讀數，同時跟蹤當前參考溫度。

（a、b）陣列上兩個不同示例性溫度傳感器的訓練和驗證階段示例圖；（c）直方圖顯示了整個驗證階段所有傳感器的溫度預測誤差分布

在這項工作中，研究人員提出了一款基于傳感器材料PEDOT:PSS的新型全絲網印刷式無源溫度傳感器陣列。后者嵌入在兩個銀電極之間。這款溫度傳感器陣列的“三明治”設計實現了高傳感器密度——1平方厘米面積集成100個傳感器像素。這款溫度傳感器陣列在20°C至90°C之間能成功且可靠地運行。這兩種特性的結合使這款溫度傳感器陣列具有非常誘人的前景，不僅適用于醫療保健應用、機器人技術和電子皮膚，還適用于電子設備和集成電路（IC），尤其是處理器芯片的溫度監測。這款溫度傳感器陣列印刷在100μm厚的柔性聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）襯底上，使其適用于不同的用例和不同形狀的表面，即按照人體指尖的曲率，提供類似于人體手指彎曲的靈活性。





審核編輯：劉清

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