一种压力感知与存储一体化器件及其制备方法

    公开(公告)号:CN118999854A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411076548.4

    申请日:2024-08-07

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及一种压力感知与存储一体化器件及其制备方法,包括器件本体,器件本体包括多孔弹性基体,多孔弹性基体外周包裹有压力感知层,压力感知层外周包裹有压力存储辅助层,或者多孔弹性基体外周包裹有压力存储辅助层,压力存储辅助层外周包裹有压力感知层。压力感知层实现对外界压力信号的获取,压力辅助存储层延长压力感知层受压后的恢复时间,该恢复阶段即存储阶段,使得单个器件具备压力信号感知和存储的双重能力,显著提升了压力传感系统对压力信号的处理能力及速度,解决分离式集成器件导致的速度低效、数据冗余和能耗高等问题。

    应用于手写识别的柔性传感器、制备方法及手写识别方法

    公开(公告)号:CN116909427A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310858260.1

    申请日:2023-07-13

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 应用于手写识别的柔性传感器、制备方法及手写识别方法,包括第一柔性基层、第二柔性基层和垫片;所述第一柔性基层相对所述第二柔性基层一侧设有第一导电层,所述第二柔性基层相对所述第一柔性基层一侧设有第二导电层,所述第一导电层和所述第二导电层分别连接有电极,且所述第一导电层和所述第二导电层分别设置成呈螺旋状图案;所述垫片贴附于第一柔性基层和第二柔性基层之间,且所述垫片设置有与所述螺旋状图案适配的镂空图案。其具有电极数量少、快速大面积制备、成本低廉、产品性能好、操作简便等特点。本发明通过将手写内容转换为电信号,结合一维卷积神经网络(1DCNN)算法的机器训练学习,可实现手写内容的高准确率识别。

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