近日，我校电子信息与光学工程学院张虎林教授课题组在无源可穿戴传感领域取得重要研究进展，研究成果以“Deep-Learning-Assisted Thermogalvanic Hydrogel E-Skin for Self-Powered Signature Recognition and Biometric Authentication”为题发表在国际顶级期刊《Advanced Functional Materials》（影响因子19.0）。该论文的第一署名单位为太原理工大学，博士生李宁和王昭苏为论文共同第一作者，张虎林教授为论文通讯作者。
图1. 深度学习辅助的热电凝胶电子皮肤用于书写识别/身份认证流程图
近年来，人机界面作为人与机器之间沟通的关键媒介受到了极大关注。无源电子皮肤作为一种仿生人机界面，在网络安全和个性化电子设备方面发挥着重要作用。然而，目前的无源电子皮肤主要受到制备过程复杂、本征刚性、大应变下信号失真以及环境适应性不足等限制，从而阻碍了它们的实际应用。
张虎林教授课题组针对上述问题，采用简单有效的顺次原位交联法制备了一种兼具高环境适应性和大应变下输出电压不敏感特性的可共形热电凝胶电子皮肤。在无外界供电情况下，该凝胶电子皮肤通过对热电转换和压阻传感的协同耦合，能够实时将压力变化无源地转换为电流信号。在深度学习算法的帮助下，直接贴附于手臂的热电凝胶电子皮肤可实现对不同用户的书写识别和身份认证，准确率高达92.97%。这项工作在人机交互、信息安全和物联网等领域具有极大的应用潜力。
图2. 热电凝胶电子皮肤的协同耦合无源传感机制与性能表征
该研究得到山西省自然科学基金、山西省科技合作与交流专项、山西浙大新材料与化工研究院和山西省“1331”基金的支持。
论文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.202314419
