MEMS智能传感器技术的新进展

科技工作者之家 2019-05-17

来源:人工智能学家

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来源:MEMS

引言

信息社会已步入智能时代发展阶段,智能手机、智能可穿戴设备、无线智能网络、智能汽车、智能无人机和智能机器人等智能设备的创新与发展正在或将要改变信息社会的各个方面,而作为智能时代发展的基础和关键技术之一,MEMS智能传感器也已进入快速发展的新阶段。

20世纪70年代后期随着微电子的发展,可赋予传感器以“智能”的功能,人们提出智能传感器的概念,其包含传感器、执行器、合适的电源、内在的计算能力、用于数字信息的通信接口和标识。

20世纪80年代初期,研究人员开始直接以硅(Si)材料实现机械器件,由于微电子二维的加工技术向三维加工的扩展,有可能实现Si的机械器件和微电子的集成,1986年美国DARPA在提案中提出了微机电系统(MEMS)的概念;1987年,人们在Si芯片上研制出可动的微部件、齿轮、涡轮等,成为MEMS研究的重要标志。这种Si芯片上的微小机器在日本被称为微机械,在欧洲被称为微系统,其具有三大特征:小型化、多样性和微电子学。

MEMS技术用于传感器制造可使传感器尺寸更小、精度更高和具有大量生产的潜力,MEMS技术和微电子技术在传感器领域的结合使MEMS智能传感器应运而生。20世纪90年代初,温度、振动和冲击的MEMS智能传感器开始用于航天发射运载的健康管理;此后,MEMS智能传感器用于小型化的惯性导航系统、微型智能传感和汽车工业的安全系统。

进入21世纪,MEMS智能传感器进入了消费电子领域,2007年三轴MEMS加速度计用于智能手机成为MEMS智能传感器发展的分水岭,新一代MEMS智能传感器成为移动网络智能终端的颠覆性技术,开启了移动智能网络的新发展。智能时代的开启要求MEMS智能传感器向低成本、多传感器集成、更高精度、远程监控和自适应传感器网络接口等方向发展,使MEMS智能传感器的传感部分和电子学架构均有长足的进展。

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博世BHI160BP,业内首款为可穿戴设备设计的位置跟踪智能传感器

MEMS智能传感器的种类很多,本文选择其中用量较大、发展较快的惯性、压力、温度和生化等新一代MEMS智能传感器作为典型代表,分析其应用背景和技术的发展特点,介绍其近期的技术创新发展,以便把握MEMS智能传感器的发展动向。

1. MEMS惯性智能传感器

MEMS惯性智能传感器是应用最多的智能传感器,如MEMS加速度计、陀螺仪和惯性测量单元等智能传感器已广泛应用于智能手机、平板电脑和可穿戴智能硬件,其发展方向是新一代电子学架构、多功能集成和高精度。IEEE 1451标准把智能传感器定义为具有小内存和能与处理器和数据网络进行通信的标准物理连接的传感器,由具有信号调制的传感器、嵌入式算法和数字接口等三者相结合而成。

2016年,R. L. Leal等人将目前传感器发展分为五代,其中第三代到第五代为智能传感器。第一代传感器中不包含电子学部分;第二代传感器是传感系统的一部分,并采用传感器的远程控制;第三代传感器包含MEMS传感和信号放大等信号调节;第四代传感器包含MEMS传感、信号处理、信号调节和数字端口等,允许传感器寻址并可通过传感器和微控制器之间的通信来实现自我评估的功能;第五代传感器包含多个MEMS传感、信号调节、微控制器、数字端口和ADC等,具有指令和数据的双向的通信、全数字化传输、本地数字处理、自我测试、用户定义算法和补偿算法等特点。

为应对多个传感器数据融合的新挑战,目前新一代MEMS惯性智能传感器已应运而生。2011年,S. G. Ducouret报道了新一代智能传感器,其代表是飞思卡尔半导体公司开发的三轴MEMS加速度计MMA9550L,在电子学方面的设计特点是增加了嵌入式32位微处理器、Flash、RAM和ROM等IC,以适应低成本处理数据和灵活重新配置内嵌的功能以及融合外部传感器数据。

为适应增强现实、沉浸式游戏、个人健康与健身、室内导航和其他需要环境意识的智能硬件应用的需要,2013年,S. Finkbeiner报道了Bosch公司开发的尺寸为3.0 mm x 4.5 mm x 0.95 mm的系统级封装(SiP)集成的九轴MEMS智能传感器BNO055,传感部分包含三轴12位加速度计、三轴16位陀螺仪和三轴地磁传感器,其电子学部分包括可运行传感器数据融合软件BSX3.0的32位微控制器;其中的BSX3.0软件可将来自多个传感器的原始数据融合至最佳性能,并具有支撑九轴的传感器、嵌入式微控制器和外部应用处理器等运行的功能,其能够和微软、安卓等软件兼容并具有可扩展架构。

为适应可穿戴设备和物联网对结构紧凑、多功能传感的需求,2017年,F. Y. Kuo等人报道了基于谐振的MEMS结构的单片多传感器设计,采用0.18 um 1P6M CMOS/MEMS工艺,以谐振器作为基本构建块,其中多个MEMS传感器包括环境温度传感器、环境压力传感器、加速度计和陀螺仪传感器,并可以通过单一标准ASIC/MEMS的读出电路和嵌入式MCU实现单片集成,其中嵌入式MCU负责数据变换和多传感融合。

在无GPS的环境下,精确的个人惯性导航系统对于要求苛刻的应用,如消防和救援任务等是至关重要的。2018年,Q. B. GHO等人报道了采用MEMS可穿戴地面反应传感器阵列和接口ASIC的个人惯性导航系统。该系统的MEMS IMU包含三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴地磁传感器,陀螺仪和地磁传感器结合可提供取向信息,在时间上积累的加速度数据可得到距离信息。为了实现高性能导航,当脚接触地面时,准确地重置IMU的每一步中时间积分是至关重要的。采用MEMS地面反应传感器阵列和一个接口ASIC能够准确地探测到地面上的时间。采用高度系统集成方法设计了低功耗的CMOS集成电路,并与有效的系统校准技术及传感器数据融合和处理算法相结合,实现了该个人惯性导航系统在3km步行距离时,无GPS的位置精度达到5.5m。

为了适应设备导航级应用的需求,高精度MEMS惯性智能传感器也是重要的发展方向。其中MEMS加速度计的创新技术有:闭环MEMS加速度计传感器和电子学闭环系统架构的创新设计;亚心偏差不稳定性的低功耗MEMS硅谐振加速度计的设计;微型低成本精密石英摆式加速度计与闭环配置的电子伺服回路的设计以及具有自恢复信噪比功能的地震检测的CMOS MEMS加速度计设计。

为了达到惯性导航等级加速度计性能的要求,2016年,B. Grinberg等人报道了闭环MEMS加速度计的设计与生产。传感器采用SOI芯片内平面技术,其优点是可实现抑制寄生效应的全桥电容感应;采用高度对称的机械结构以获得更好的温度稳定性和不需要真空封装;采用大质量块的设计有助于增强敏感度。电子学闭环系统架构采用4级△Σ调制器将外部加速度转换为高频率信号和比特数字信号;其设计的重点包括精确的时钟、高稳定参考电压和管理配置各系统参数的微控制器,以改善噪声、线性和稳定性。MAXL-CL- 3030闭环加速度计的测试结果证实了导航级设计,偏置稳定性<20 ug,典型非线性为0.01%,在20~2 000Hz的频率范围内振动校正误差小于10 ug/g²rms。

实现导航应用的关键任务对于MEMS加速度计是一重大挑战。硅谐振加速度计在大线性范围内具有优势,其标度因子具有良好的稳定性,以及调频输出的准数字性质,可有助于读出系统免于电路块参数变化的影响。2016年,J. Zhao等人报道了具有亚ug偏差不稳定性和30g全量程的低功耗MEMS硅谐振加速度计。MEMS传感器的结构包含质量块、两个杠杆和两个谐振,采用晶圆级真空封装的80um厚的SOI工艺实现。MEMS谐振器嵌入振荡环路中,振荡维持电路包含低噪声前端放大、VGA、低噪声自动放大控制电路等。测试结果表明,该硅谐振加速度计在±30g全量程范围,偏置不稳定度小于1ug,速度随机游走为2.5 ug/√Hz,其谐振频率为15 kHz,功耗在1.5 V下为3.5 mw。

加速度计是捷联式惯性导航系统的关键器件之一,可测量一些加速度,以独立的方式为主机运载提供指导和飞行控制参数。为了适应高动态、精确制导系统的要求,2017年,J. Beitia等人报道了用于高动态、精确制导系统的微型加速度计。该微型低成本精密石英摆式加速度计,其质量块是由直径12mm的高纯熔融石英晶片通过两个厚15um铰链连接到一个刚性圆盘结构外框的结构所组成,质量块和两个对称磁结构之间的气隙为20um。为了获得较低的偏置振动校正误差,采用闭环配置的电子伺服回路,通过适当的优化增益设计和优化加速度计设计,以减少由于电极的气隙中气体的不对称行为引起的转动刚度不匹配。测试结果表明,石英摆式加速度计在80g的动态范围下,在50~200Hz和750~2000Hz的频段下的振动校正误差分别小于10和25ug/g²rms,标度因子温度稳定性小于100ppm,其尺寸为直径18mm、高度11mm,质量为25g。

2018年,C. T. Chiang报道了用于物联网设备中的地震检测的CMOS MEMS加速度计设计。采用0.35um 2P4M具有3V电源的CMOS技术实现单片集成,其电容式加速度计的质量块和梳齿结构的电极均由SiO2制备,采用应力补偿框架的设计以减少残留应力。CMOS传感电路包含:电容一电压变换器、解调斩波器、5级开关电容低通滤波器、可编程增益放大器和4级△Σ调制器(DSM)。同时DSM还有两路反馈回路,由整流器、峰值检波器和静电力传感器组成。测试结果表明,该加速度计的连续时间电压模拟传感电路的敏感度为131.99mV/g,在0.25~6.75g内的最大的非线性是1.21%,本底噪声是0.579mg/√Hz,y轴和z轴的非线性分别小于0.05%和1.38%。加速度计经连续三周不停颤抖试验后,峰值信噪比(SNDR)下降为49.1dB,但在0.5s内其会自动清零,使传感器的峰值SNDR达到75.2dB。芯片面积为3030um x 2997um,3V下的功耗为5.2mW。

提高MEMS陀螺仪的设计创新技术有:采用驱动模式和传感模式之间具有非零频率间隔和基于DSP的电子学调谐叉齿MEMS陀螺仪;低功耗、低偏置不稳定度的CT- △Σ MEMS陀螺仪读出系统;采用低功耗、低相位噪声的频率调制工作的IC和具有偏航速率与俯仰速率的双传感器系统相结合;高标度因子精度和高偏置稳定度的速率斩波到数字的频率调制陀螺仪和基于神经网络的MEMS惯性传感器的温度补偿模型。

为实现重量轻、成本低和精度高的寻北系统,2015年,B. Johnson等人报道了用于精确寻北的调谐叉齿MEMS陀螺仪。采用驱动模式和传感模式之间的非零频率间隔设计和基于DSP的电子学,实现了导航级的谐振梳齿MEMS陀螺仪,其偏置稳定度为0.03°/h,随机游走(ARW)为0.002°/√h。为了满足对高性能和稳定的惯性传感器的需求,MEMS陀螺仪要采用闭环控制方案,与开环解决方案相比,其具有更高的复杂性和更大功耗。

为适应移动产品低功耗的需要,2017年,M. Marx等人报道了1.71mW功耗、0.9°/h偏置不稳定度的CT-△Σ MEMS陀螺仪读出系统。其传感器是驱动和传感的双谐振MEMS陀螺仪,其读出系统芯片采用功耗较低的CT-△Σ机械-电子学架构。在驱动边为锁相(PLL)环基环路,包含电荷泵、驱动器、AGC、c/v变换、具有电流控制振荡器的PLL;在传感边为CT-△Σ特点的环路,包含c/v变换、2阶Gm-C BPF、噪声观察频率调谐电路(NOFT)、9位电流DAC和反馈环路。该电路的设计亮点是提出将机电CT-△Σ架构中的电4子带通滤波器(BPF)的输入端,嵌入基于噪声观测的频率调谐电路;在陀螺仪工作时,使角速度带宽和驱动频率之间的匹配精度优于0.25%,且其功耗和面积分别仅为27uW和0.06 mm²。测量结果表明,在-30~85℃内,该MEMS陀螺仪的平均点噪声为0. 002°/s/√Hz,偏置不稳定度为0. 9°/h。不需要昂贵和耗时的校准程序,就能获得廉价、稳定的振动MEMS陀螺仪,也是具有挑战性的技术攻关。

2018年,P. Minotti等人报道了高标度因子稳定性的调频MEMS陀螺仪的三轴传感器和集成电子学设计。采用低功耗、低相位噪声的频率调制工作的IC和具有偏航速率与俯仰速率的双传感器系统设计相结合,实现高标度因子稳定性的3轴频率调制MEMS陀螺仪。采用厚膜外延多晶硅表面微机械工艺实现24um厚的内平面结构的偏航速率传感陀螺以及24um厚的外平面结构的俯仰速率传感陀螺。采用0.35um CMOS工艺实现低功耗、低相位噪声的反馈振荡结构的IC,其包含电容到电压的放大器、90°移相器、硬限幅器、H桥电路和自动增益控制电路。测试结果表明,该调频MEMS陀螺仪在20~70℃内,可重复性的标度因子为0.5%,温度稳定性为35ppm/K,而其电流消耗仅为160uA,同时其噪声性能约为10mdps/√Hz。

目前将MEMS陀螺仪速率的测量变换为频率偏移的测量。在这种情况下,标度因子是传感器和读出电路的复杂函数;任何底层参数的变化都会导致测量误差。2018年,B. Eminoglu等人报道了具有40ppm标度因子精度和1.2°/h偏置稳定度的速率斩波到数字的频率调制陀螺仪。其总体的解决方案是直接测量与速率相关的频率,并将频率与一个精确的时钟参考进行比较后,将其转换为数字输出。传感器的质量块由两个正交谐振器组成,其谐振频率是由两个维持电路激励。对于在x-y通道的位移中每90°的相移,质量块的运动遵循一个循环的模式。在此模式中,速率的输入和质量块振荡频率的偏移相关。其读出电路包含:跨电容放大器、相移器、振幅检测器和可变增益放大器(VGA),由两路A/D和DSP实现频率到数字的变换。测试结果表明,在非控制环境温度下24h,该调频MEMS陀螺仪的偏置稳定度为1.2°/h,经一级补偿后的标度因子的误差小于40ppm。为了开发MEMS惯性导航系统的全部潜力,提高其精度,开发一个与温度相关的模型来补偿误差是很有必要的。传统的温度补偿方法依赖于多项式回归法,没有考虑到传感器误差中固有的非线性。

2018年,G. Araghi等人报道了基于神经网络的MEMS惯性传感器的温度补偿模型。采用径向基函数神经网络作为函数近似的工具,可以获得传感器测量值、温度和误差之间的非线性映射。选择传感器的温度和测量值作为神经网络的输入,并选择误差信号作为神经网络输出。该网络通过使用正交最小二乘法来进行正向选择的训练。采用径向基函数神经网络,热补偿被认为是函数逼近问题,在较大温度范围内能补偿加速度计和陀螺仪的误差。经实验验证和比较,结果表明,IMU的温度变化范围为22~51℃,在MEMS加速度计和陀螺仪的静态场景中,基于神经网络的方法可使两者的平均误差改善99%;而采用多项式回归方法使加速度计和陀螺仪的平均误差最大改善分别为69%和87%。在动态测试中,采用多项式补偿和神经网络补偿技术对惯性导航的平均位置误差分别改善了49%和81%。

2. MEMS压力智能传感器

MEMS压力智能传感器是最广泛使用的MEMS产品之一,可用于智能手机、汽车、航空动力学、工艺控制和生物医学等方面,压力的传感范围也很宽,从微压、低压、中压到高温高压。根据传感原理,MEMS压力传感器可以分为压阻式、电容式、光学、谐振传感器以及其他类型等,其中最常用的是压阻传感器,本文以MEMS压阻传感器为主、MEMS电容传感器为辅来分析其发展特点。

MEMS压力传感器的研究始于20世纪50年代,经历了金属一光阑压力传感器、掺杂剂扩散膜的硅压阻式传感器、离子注入的硅压阻式传感器、硅融合成键MEMS传感器等发展,于21世纪初发展为采用表面微机械技术的新一代压力传感器。2005年,G. Lammel等人报道了Bosch公司开发出新一代MEMS压力智能传感器,基于先进的多孔Si膜工艺,采用多孔Si和外延以形成带腔体的Si单晶膜。后来批产的代表产品为BMP085,其电子学部分包含ADC、控制器、E2PROM和I2C总线等电路,计算软件为Bosch公司的C代码,该传感器在300~1100hPa的压力内,0~65℃下的压力绝对精度为±1.0hPa。近几年MEMS压力智能传感器的研究热点为新传感结构、新补偿算法与电路设计、宽禁带材料高温高压传感器、压阻悬臂微传感器和纳米尺度传感结构。

MEMS压力智能传感器具有小尺度、直接信号变换机制和成熟制造等特点,但在微压测量领域,传感器的灵敏度和线性度之间的权衡总是不可调和的。因此,减轻其敏感性和线性之间的矛盾是提高传感器精度的关键。2017年,C. Li等人报道了4个短梁和一个中心方形凸起(FBBM)组成的新传感膜结构的压阻压力传感器的设计。通过将4个短梁引入到膜中,将导致出现应力集中区域,压敏电阻器被放置于该区域,薄膜上的小偏转可改善压阻灵敏度。此外,具有中心方形凸起的膜可起到减少偏转的作用,从而降低了压力的非线性。通过有限元分析、传感器的系列方程的建立和优化设计以获得FBBM结构膜的尺寸。设计了基于MEMS体微机械工艺和阳极键合技术的压力传感器芯片的主要制造工艺。模拟结果表明,在室温下,压力范围为0~5 kPa,其灵敏度为4.71mV/V/kPa,低压力的非线性为0.75%。

智能中央空调系统中需要高产量、高性能、低量程的压力传感器,2017年,H. S. Zou等人报道了采用体Si下薄膜(TUB)的微机械技术的高性能低量程差压传感器。在以单圆片为基础的TUB结构中,压力所引起的应力高度集中在体Si梁一岛结构处以便压阻的读出,此处在体硅结构下面所形成的薄而均匀的多晶硅隔膜可以承受压力。梁一岛增强结构可以减少偏移以获得高线性的输出。在体硅岛下面所形成的微柱可作为超限保护的止动器。对1.2mm x 1.2mm大小的传感器芯片进行设计和圆片制造,测试结果表明,在1.2kPa的压力测量范围,其输出为22mV,具有好的线性度±0.05% FS和100倍过压力的保护能力。

2018年,A. V. Tran等人报道了采用交叉梁膜和半岛形相结合的新传感膜结构的低压力传感器。基于优化灵敏度设计,采用有限元分析方法,预测了在不同压力下压电电阻以及膜的挠度所产生的应力。模拟结果表明,和其他传统的隔膜类型相比,采用该新传感膜结构的传感器可以显著提高灵敏度,而膜偏转和非线性误差显著减小。采用体Si微机械工艺研制出低压力传感器,测试结果表明,在室温下,压力范围为0~5kPa,其灵敏度为257mV/kPa,全量程的非线性为-0.28%。在压力变送器应用中,经常在极端条件下使用,静态压力比压差的正常工作范围高出数百倍,为此压力变送器所用压阻压力传感器必须具有抗超压的能力。

2016年,T. Tokuda等人报道了采用三维刻蚀和晶圆级叠层加技术并具有内置超压保护的新型压力传感器。传感芯片结构由传感器隔膜、两个具有非球面的表面结构的止动器上下两个玻璃板组成;在止动器非球面的表面上制备蜂巢式图形以防止传感器隔膜粘在它上面。采用灰度光刻、晶圆级表面键合以及Bosch工艺和非Bosch工艺相结合等方法实现该新结构。该传感器能够有效地抵抗60MPa的过压,比正常工作范围内的压力100kPa高出600倍;此外,还可获得芯片的压差和静态压力的高精度测量值。

压力测量系统是石油化工、生物医学、电厂等工业领域中生产过程和管理的重要设备。MEMS压力智能传感器具有低成本、小尺寸、易制造的特点,广泛应用于工业压力测量系统中。由于硅传感器固有的对温度的交叉敏感性,有必要对热漂移进行温度补偿以提高其精度。2014年,G. W. Zhou等人报道了基于神经网络的硅压阻压力传感器的温度补偿系统。系统硬件包括以下模块:压力传感器、温度传感器、信号调节模块、微控制单元、液晶显示器、通信模块、电源模块和接口电路。开发了一种利用神经网络进行温度补偿的程序,并选择反向传播神经网络和径向基函数神经网络两种算法来训练三层神经网络。实验结果表明,在0~20 MPa压力内,-20~60℃下,与初始数据相比传感器的最小二乘线性度从1.0819% FS改善到0.19% FS,其精度由0.739 5% FS改善到0.2% FS。主流智能MEMS压力传感器的设计特点是具有微控制器(uC)或数字信号处理器(DSP),其中加入压力传感器的补偿算法,进而实现了数字通信。

2016年,A. H. Gonzdlez等人报道了基于DSP-uC组合MEMS智能压力传感器系统。智能压力传感器的新架构是基于数字信号处理器与微控制器组合和采用一种热补偿的分段近似算法。其硬件部分包含MEMS压力传感器、温度传感器、MAXl464型DSP(内部集成有运算放大器、PGA、MUX、CPU、ADC和DAC)、PIC16F688型微控制器、数字输出驱动器和电压参考源等电路。实验结果表明,在0~10bar(1bar=10⁵Pa)和0~80℃的条件下,该智能压力传感器系统获得全量程数字输出总误差小于0.15%(包括非线性、不可重复性、滞后效应、对补偿的热效应和对跨度误差的热效应),而全量程模拟输出总误差小于0.18%,最小的压力发送响应时间为2ms。小尺寸的压阻式MEMS传感器通常配置在惠斯登桥电路中,广泛用于测量物理信号如压力、温度、力和气体浓度。在测量中要对桥施加直流偏压,由于桥的电阻很小(通常是1~10kΩ),所以它非常耗电。

2018年,S. Oh等人报道了集成于13mm³压力传感微系统中的2.5nJ的循环激励的桥一数字转换器。为降低惠斯登桥的激励能量,采用负载循环激励,与静态偏置相比将桥电路激励能量降低到1/125,同时采用节能的高能效循环激励传感器读出电路,使桥电路激励能量与静态偏置相比降低到1/6000。压力传感微系统包括MEMS压力传感器、电池和6个IC层(射频、电容去耦、处理器、能量采集器、光伏电池和电源管理单元),测量结果表明,该微系统在4 ms变换时间下分辨率达到1.1mmHg。

航天工业领域充满了适应恶劣环境工作的微系统的发展机遇。正在开发可以检测飞机引擎中的气体排放、温度、叶尖间隙和压力等物理量变化的电子系统。宽禁带半导体材料适合制备高温工作的电子学有源器件。2016年,M. C. Scardelletti等人报道了飞机发动机健康监测的封装电容式压力传感器系统。采用SiC MEMS电容压力传感器系统,其电子学基于Clapp型的振荡器电路,包含6H-SiC MESFET、SiCN MEMS电容压力传感器、钛酸盐电容器、线绕电感器和厚膜电阻。压力传感器作为电容用于LC储能电路,因此将压力与振荡器的谐振频率相关联。30mm x 70mm尺寸的金属-氧化铝封装的压力传感器系统,能可靠地工作在压力0~350psi(1 psi=6 895 Pa)和温度25~540℃条件下,压力灵敏度为6.8 x 10⁻²MHz/psi。温度、压力、燃料流量和转子转速的测量在高温燃气轮机的评估中是很重要的。蓝宝石是一种具有高热导率(40 W/(m·K))的电绝缘陶瓷,具有高熔点(2053℃),在高温下保持很高的电阻率。

2018年,J. E. Rogers等人报道了基于蓝宝石的隔膜和结构体的用于恶劣环境的无源无线微机电压力传感器。该MEMS电容式无源无线压力传感器是蓝宝石基的隔膜与结构体以及铂基的电容器;配置电容元件为槽形天线的一部分,设计该天线在远场感应机构中运行,其电路的谐振频率为15 GHz。电学接地面位于膈膜的背面,在施加压力时膈膜偏转,为此压力传感器的电谐振频率随施加到隔膜的压力而改变。该传感器最高工作温度可达1000℃,高温下的动态压力灵敏度为21.7kHz/Pa,压力范围达800Pa。

为了克服传统原子力显微镜(AFM)笨重、吞吐量低和操作不便等不足,2004年,S. Hafizovic等人报道了基于完全集成的压阻悬臂梁阵列,用于表面成像和力反应研究的单芯片机电微系统。采用全集成压阻悬臂梁阵列的单片原子力显微镜微系统,在片电子学部分包含模拟信号放大、具有偏移补偿的滤波级、模拟数字变换器、强大的数字信号处理器和用于数据传输的芯片数字接口。该微系统大大降低了整体尺寸和成本,并增加了扫描速度,可以用标准的CMOS技术制造出来,并在随后的微加工步骤中形成悬臂。测量结果表明,该微系统的力分辨率小于1.1nN,垂直分辨率小于1 nm。MEMS谐振悬臂传感器可实现超灵敏的质量检测,达到毫微微克的水平,通过进一步增加表面积与质量比,甚至可以达到更高水平。该技术已经被广泛地用于生物分子识别、生物医学检测和DNA鉴定的研究。

由于压电传感MEMS谐振器具有自驱动自传感、超低驱动电压、低功耗以及与电路阻抗匹配等特点,比电磁谐振等其他模式集成于网络传感系统更具吸引力。但压电传感MEMS谐振器的优值(Q)有待提高。2008年,J. Lu等人报道了一种与CMOS兼容的高Q单晶硅悬臂梁,用于超灵敏质量检测的具有芯片集成压电驱动器。采用具有在片集成压电锆钛酸铅(PZT)驱动器的CMOS兼容的单晶硅悬臂梁应用于敏感的质量检测。将PZT驱动器分离出来的设计可成功抑制PZT膜上的耗散的能量和其他负面影响。集成压敏电阻惠斯登电桥的量规检测谐振频率,以便更好地集成和CMOS电路兼容。测试结果表明,宽为30um、长为100um的悬臂梁的Q值为1 115,比已报道的集成微悬臂梁的Q值高几倍。

开发纳米尺度传感结构如碳纳管(CNT)、石墨烯和纳米线,用于压力传感器已成为重要发展方向之一,这些传感器表现出新颖的灵敏度、快速响应和高的空间分辨率等特点。碳纳米管具有小尺寸(直径为1~100nm)、好的电学和机械性能。

2015年,A. Gafar等人报道了基于碳纳米管的MEMS压阻式压力传感器。采用电泳微组装工艺形成的CNT基的MEMS压阻压力传感器,成功地将聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)隔膜阵列中的CNT感应元件集成在一起,模拟结果表明,对于生物相容性和低成本应用要求,其可以替代硅压力传感器。石墨烯氧化物是石墨烯的一种非常重要的衍生物,是一种具有好的机械、热和电气性能的二维晶体。石墨烯氧化物泡沫具有优异的弹性特性和相对较高介电常数,它是未来可穿戴电子设备的一个新组成部分。

2017年,S. Wan等人报道了石墨烯氧化物作为电容式压力传感器的高性能介电材料的研究。采用湿法涂覆、冷冻和干燥等工艺将石墨烯氧化物泡沫夹在带有图形电极的聚酯薄层之间,制备成用氧化石墨烯作为高性能介质的电容压力传感器,其具有高效、低成本、大面积集成和图形化等特点。该传感器可以检测到0.24 Pa的微压力,并具有快速响应时间(约100 ms)和高灵敏度(约0.8 kPa⁻¹);其灵敏度比聚二甲基硅氧烷层高2 x 10³。该传感器具有良好的耐久性(可经受大于1000次的加载/卸载循环和大于1000次的弯曲实验)及定位压力的空间分辨率。

2016年,H. P. Phan等人报道了自上向下制造的P型3C-SiC纳米线(NW)的压阻效应的研究。在Si衬底上外延生长载流子浓度为5 x 10¹⁸的3C-SiC薄膜,采用聚焦离子束工艺制成p型3C-SiC纳米线(5um x 300nm x 300nm)。该纳米线作为惠斯登桥电路中的一个压敏电阻进行拉应力实验(0~280uɛ)。实验结果表明,其测量因子为35,比碳纳管和石墨烯等硬材料的测量因子高一个数量级。SiC NW所具有的较大测量因子、相关阻值的变化和施加应力之间的线性关系,显示出其用于纳米机械系统传感的潜力。

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

来源:AItists 人工智能学家

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