研究人员通过结合聚合物壳层实现双功能色过滤，开发了这项新技术。图片来源：汉阳大学崔孝成

机械发光（ML）材料在下一代技术的触觉接口传感器中具有吸引力，包括咬合控制用户界面、医疗运动监测和微中透体感测，因为它们在机械刺激下无需外部电源即可发光。然而，其本质宽广的发射光谱会降低分辨率并在传感应用中引入噪声，因此需要进一步的技术开发。

为弥补这一知识空白，由韩国大学化学系教授崔孝成领导的韩国和英国研究团队，包括汉阳大学硕士生金南宇，最近采用了色滤波策略，为高分辨率机器学习触觉传感器铺平了道路。他们的研究成果发表在《高级材料》期刊上。

本研究团队将共轭聚合物聚（9,9-二甲氟烯-替代苯并噻二唑）（F8BT）涂覆在ZnS：Cu上，选择性抑制490纳米以下的发射，将半高处的全宽从94纳米缩小至55纳米。

色彩过滤通常能降低发射强度。有趣的是，在所提系统中，F8BT的机器学习诱导光致发光补偿了这一损失——这是该方法的一个关键区别优势。F8BT壳体的这一新颖双重功能显著降低了蓝色区域的高强度频谱噪声，提高了实际无功率触觉控制器的分辨率。

研究人员通过实现使用ZnS：Cu@F8BT的新闻敏感色彩追踪系统，演示了这一令人兴奋工具的概念验证。该系统正确区分了蓝色和绿色的机器学习信号，展示了色度滤波策略带来的高光谱分辨率。

这项技术极大地提升了诸如可穿戴传感器用于量化太空环境中乘员活动的应用商业化潜力，以及通过咀嚼手势实现轮椅作的嘴型机器学习控制器——其中左边咀嚼意味着“左转”，中心咀嚼意味着“前进”，右边咀嚼表示“右转”。

崔教授指出：“随着老龄化社会加速发展，对环保、无电源的压力感应技术的需求将日益增长，这些技术与老年人医疗直接相关，如运动监测解决方案和辅助机器人。我们的系统预计将成为机器人和生物医学工程中各种应力-光感测技术的下一代替代方案。”

从长远来看，这项技术将改进能量收集传感器和将机械能转化为光的接口，成为一种环保解决方案，减少对电池的依赖和电子废弃物。凭借高色彩纯度和可靠的光学解码，它能够长时间无需外部电源运行，并且仅能通过相机或光电二极管激活和读取，适合灾害现场、偏远基础设施、深海和太空等电力受限环境。

预计在未来五到十年内，这项创新将实现无电池的高分辨率传感器网络，涵盖显示屏、可穿戴设备和工业安全领域。

“总体来说，我们的技术邀请我们想象一个未来的机械发光世界。集成ML材料的ML纺织品和鞋类可以响应人体运动发光，实现夜间跑步时的定位，同时兼顾安全和时尚目的。此外，基于ML的生存和防护装备——如救生衣和保温毯——能够在电力供应有限或无法使用的情况下，在灾难环境中传递救援信号，“崔教授乐观地总结道。

更多信息：Hong In Jeong 等，通过共轭聚合物壳层实现双功能色滤的高精度机械发光触觉传感器，Advanced Materials（2025）。DOI：10.1002/adma.202508917

期刊信息：先进材料 

由汉阳大学提供