郑州大学《AFM》：受珍珠层启发，基于碳纳米管/石墨烯/TPU毡的多层柔性传感器，用于机器学习辅助手势识别

本文介绍了郑州大学翟威博士和代坤教授团队在《ADVANCED FUNCTIONAL MATERIALS》期刊上发表的研究成果。该研究受自然界中珍珠质多层结构的启发，利用电纺丝和高压喷涂技术制备了碳纳米管（CNTs）/石墨烯（GR）/热塑性聚氨酯（TPU）垫层（CGGTM）。通过设计一种具有互不干扰导电网络的多层结构，所制备的CGGTM传感器具有低检测限、高灵敏度、宽检测范围和卓越的循环耐久性。此外，CGGTM传感器成功应用于生物信号的收集和机器学习算法辅助下的多手势动作识别，为未来的手势智能交互带来了希望。