中科科优纳米银线助力清华大学科研 突破非手套式手势识别技术瓶颈
近日，清华大学深圳国际研究生院联合相关单位在柔性电子与人机交互领域取得重要突破，其研发的灵敏自粘应变传感器凭借检测手臂细微肌肉收缩实现高精度手势识别，相关成果已被国际权威期刊《Chemical Engineering Journal》接收。值得关注的是，该研究核心传感材料选用了中科科优（Zhongkekeyou）提供的高品质纳米银线（AgNWs），其优异的导电性能与结构特性成为传感器实现高灵敏度的关键支撑。
在人机交互（HMI）领域，传统手套式手势识别系统虽精度较高，但严重限制手部活动自由度，且无法满足前臂截肢患者的假肢控制需求；而非手套式系统常因采用刚性组件导致信号质量不佳。清华大学科研团队针对性地提出了基于预拉伸聚合物基底与分配器印刷导电通路的传感器制备方案，而中科科优纳米银线在这一创新设计中发挥了核心作用。
科研团队选用的中科科优纳米银线（型号 ZKKY-Ags-50-S-2）具有精准的尺寸参数 —— 平均直径 50 nm、长度 20 μm，且以 5 mg/mL 的乙醇分散液形式提供，具备良好的分散稳定性与加工兼容性。在传感器制备过程中，该纳米银线通过滴涂方式形成导电网络，嵌入 P (MEA-co-BA) 聚合物基底表面，构建起关键的导电通路。其特别的一维纳米结构不仅保证了优异的导电性，更能在传感器拉伸过程中通过裂纹扩展与导电路径断裂的协同作用，实现信号的高灵敏响应。
依托中科科优纳米银线构建的传感核心，该应变传感器展现出优越的性能指标：Z大 gauge 因子（GF）高达 66000，在 0-3%、3-6% 和 6-10.5% 应变范围内分别实现 1800、17000 和 66000 的C高灵敏度，响应时间小于 60 ms，且能稳定检测低至 0.05% 的细微应变。这些性能优势使其能够精准捕捉不同手势对应的前臂肌肉细微形变，为后续识别算法提供高质量信号源。
为进一步提升传感器稳定性与生物相容性，科研团队在纳米银线表面沉积了超薄金壳保护层，有效防止银的氧化与离子释放，而纳米银线本身的低毒性与聚合物基底的隔离作用，共同确保了传感器的生物安/全性，经 NIH/3T3 细胞实验验证，其细胞存活率保持在高水平。
基于该传感器构建的非手套式手势识别系统，仅需在 forearm 部署 4 个传感器阵列，结合 1DCNN 与 Transformer 融合的深度学习模型，即可实现 16 种手势（含静态、动态及休息状态）的精准识别，准确率高达 97.97%。相比传统依赖 5 个以上传感器的手势识别方案，该系统在简化硬件配置的同时，保持了更高的识别效率，尤其适用于手语翻译、虚拟现实、康复辅具及假肢控制等场景。
此次合作中，中科科优纳米银线凭借稳定的尺寸控制、优异的导电性能与加工适配性，成功支撑清华大学科研团队突破了柔性应变传感器的灵敏度与稳定性瓶颈，为非手套式人机交互系统的实用化奠定了关键材料基础。这一成果不仅彰显了高品质纳米材料在前沿科研中的核心支撑作用，也为中科科优与高校科研团队在柔性电子、 wearable 设备等领域的深度合作提供了成功范例，未来有望推动更多创新技术走向产业化应用。
