综述：灵活的电磁感应式触觉传感器：进展与前景

《Wearable Electronics》：Flexible electromagnetic induction-type tactile sensors: progress and prospects

　　张欣|侯晓娟|权少伟|李芬|赵慧鹏|钱硕|耿文平|何健|周秀健
中国北方科技大学电子测试与测量实验室科学技术部，太原030051，中国

摘要
基于电磁感应（FTS-EMI）的柔性触觉传感器因其出色的自供电潜力、高鲁棒性和对复杂变形的显著耐受性而成为研究的热点。本文详细阐述了其基本工作原理，并分析了磁铁的空间磁场分布、线圈性能以及传感器系统的机电耦合特性，为实现机械-磁电耦合协同作用提供了理论支持。通过构建“制造工艺–结构设计–后端处理”的三层分析框架，比较了三种典型传感器结构的关键性能参数，包括灵敏度、检测范围和响应时间。还提出了一种针对性的策略来提高FTS-EMI的抗干扰特性和检测精度。总结了一些多样化的应用场景，强调了FTS-EMI在可穿戴电子设备和智能机器人领域中的显著优势。尽管性能有所提升，但仍存在诸如难以检测静态压力和自供电能量有限等挑战。FTS-EMI的未来取决于多模态传感原理的整合、可编程磁性材料的优化、先进信号处理方案的研究以及跨学科合作，以探索柔性触觉传感的更多潜在应用。

1. 引言
触觉感知不仅是人类与环境互动的核心感知维度，也是智能设备获取外部动态信息并执行精确操作的关键途径[1] [2]。随着柔性电子、低功耗电路和可穿戴设备的快速发展，与传统刚性设备相比，柔性触觉传感器在变形适应性和生物相容性方面表现出色，推动电子皮肤[3] [4]和智能软件执行器[5] [6]成为学术研究的前沿。
在现有的柔性触觉传感技术中，霍尔传感器[7] [8]、磁阻传感器（如各向异性磁阻（AMR）、巨磁阻（GMR）和隧道磁阻（TMR）[9] [10] [11]、磁阻抗传感器[12] [13]以及磁电传感器[14] [15]是代表性的磁敏解决方案，广泛应用于非接触式应变/位移检测。然而，霍尔传感器需要连续的偏置电流来检测可测量的磁场变化，这限制了它们在小型化和低功耗方面的应用。虽然各种磁阻传感器在弱磁场检测中表现出高灵敏度，但它们依赖于偏置磁场和精确的桥式补偿电路，从而增加了功耗和电路复杂性。磁阻抗传感器需要MHz级别的高频激励电流和阻抗调制解调链路，导致系统结构复杂且能耗较高。磁电传感器依赖磁致伸缩/压电多层共振结构和偏置磁场实现超低噪声读出，但其窄带共振特性和对封装刚度的敏感性在平衡触觉信号幅度-相位分析、柔性变形和可靠性方面存在显著挑战。总之，上述磁敏解决方案通常依赖于外部偏置电压/电流或偏置磁场，导致高功耗和对机械应变的高敏感性。相比之下，FTS-EMI通常由软磁复合材料和柔性感应线圈组成。在外力作用下，传感器会发生弯曲、拉伸或压缩，导致磁铁和线圈之间的相对位置、方向或间隙发生变化，从而产生与外部机械刺激强相关的电信号响应。由于其独特的传感机制，FTS-EMI不需要外部偏置电压，并能提供清晰的幅度和相位信息，显著降低了系统能耗。它在柔性可穿戴设备、自供电和硬件加密[16] [17]等场景中表现出高灵敏度和宽操作范围。
为了提高传感器性能，研究人员对磁电磁复合材料[18]、创新的传感器结构设计以及电磁与机械耦合之间的映射关系[19]进行了深入研究。华中科技大学的苏斌教授团队广泛研究了柔性电磁材料和设备，系统地总结和回顾了各种磁电复合器件，包括磁软机器人、触觉传感器和能量收集器[20] [21] [22] [23]。同时，随着有限元多物理场耦合仿真和数据驱动建模的广泛应用，传感器设计已从经验驱动转向模型预测，大大提高了传感器开发的迭代效率。李等人使用仿真软件完成了三种不同结构和多个应变变量下的应力和磁通量分析[24]。刘等人提出了一种基于有限元分析和毕奥-萨伐尔定律的磁场计算算法，用于计算传感器在不同设计参数下的非线性变形和相应的磁通量密度变化，最终实现了19%的有效灵敏度提升[25]。此外，许多研究人员在关于磁传感器的综述中提出了重要的总结和讨论。例如，Man等人回顾和总结了基于磁传感器的仿生触觉技术[26]。潘等人详细系统地介绍了各种柔性磁传感器的原理、制造和应用[27]。李等人关注了生物医学领域的磁传感器[28]，为磁触觉传感技术的进步做出了实质性贡献。然而，专门针对FTS-EMI类型传感器进行系统总结的综述文章相对较少。

如图1所示，本文从电磁感应和动力学原理开始，依次讨论了永磁体和线圈对传感器输出功率的影响、传感器制造工艺、创新的结构设计以及信号后处理技术。通过比较典型应用的指标要求，揭示了FTS-EMI的设计规律和未来发展方向。与仅关注材料和工艺差异的观点不同，我们试图在磁原理、柔性制造和系统性能之间建立连贯的联系，帮助研究人员和工程师在新材料开发、设备结构设计和应用实施过程中做出更有针对性的选择。

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图1. FTS-EMI概述。从原理、材料、制备工艺、结构、信号处理方案和应用的角度对FTS-EMI进行了全面回顾和总结。

2. 工作原理
FTS-EMI的核心组件通常是永磁体和线圈。为了系统地分析FTS-EMI的工作原理并进一步提高机电耦合，本节分为四个部分：电磁感应原理、永磁体的空间磁分布、线圈性能分析以及等效物理模型的构建，如图2所示。结合电磁感应和动力学原理，建立了磁场分布与宏观电性能之间的关系模型。该模型用于探索磁体的空间磁场分布规律，并进一步研究线圈和磁体参数对磁电输出的影响，从而为在受限空间内实现高效和灵活的电磁触觉传感提供了新的方法。

2.1. 电磁感应原理
电磁场的基本定律可以用麦克斯韦方程式描述[29]，其微分形式为：
(2.1) ?×H = J + ?D/?t
(2.2) ?×E = ??B/?t
(2.3) ?×D = ρ
(2.4) ?×B = O
积分形式为：
(2.5) ∮cH?dl = ∫s(J + ?D/?t)?ds
(2.6) ∮cE?dl = ?∫s?B/?t?ds
(2.7) ∮cD?ds = ∫VρdV
(2.8) ∮cB?ds = 0
其中H是磁场强度，J是电流密度，D是电位移矢量，E是电场强度，B是磁通密度，ρ是电荷密度。方程(2.1)和(2.5)代表安培-麦克斯韦定律，(2.2)和(2.6)代表法拉第电磁感应定律，(2.3)和(2.7)代表高斯定律，(2.4)和(2.8)代表磁高斯定律。
当外力作用时，磁体或线圈相对于磁力线移动或变形。然后通过线圈和磁体之间的耦合在线圈中产生电压。根据法拉第电磁感应定律，当传感器受到外力作用时，单圈线圈产生的感应电动势为：
(2.9) V = ?d?/dt
其中V是感应电动势，?是磁通量链接，t是时间。
多圈线圈的磁通量链接表示为：
(2.10) Φ = N? = ∑i=1N∫SiBdS
其中N是线圈的圈数，Φ是线圈的总磁通量链接，B是第i圈线圈的磁通密度，S是线圈面积。
假设通过每个线圈的磁通量变化相同，多圈线圈产生的感应电动势为：
(2.11) V = ?Nd?/dt
从公式推导结果可以看出，FTS-EMI基于变化的磁通量链接在导线回路中产生电动势的原理。因此，为了实现传感器机械-磁电耦合的协同增强，应从三个方面进行分析和优化：磁体、线圈及其耦合相互作用。

2.2. 机电耦合分析
2.2.1. 永磁体的空间磁分布
根据法拉第电磁感应定律，磁体的性能显著影响传感器中感应电动势的大小。常见的永磁体材料大致可以分为三类：稀土合金[30]、铁氧体[31]和金属合金[32]。其中，常用的稀土永磁体有钐钴（SmCo）和钕铁硼（NdFeB）。铁氧体永磁体通常由SrO、BaO和Fe?O?等原材料制成。金属合金磁性材料由铝（Al）、镍（Ni）和钴（Co）等元素组成。评估永磁体磁稳定性的主要参数包括剩磁[33]、矫顽力[34]和磁能积[35]。不同类型永磁体材料的性能参数如下表所示。
如表1所示，稀土磁性材料表现出更高的剩磁和磁能积，远超过铁氧体和金属合金磁性材料，这使它们在高能量密度和高磁场强度应用中具有明显优势。值得注意的是，SmCo的居里温度远高于NdFeB，使其在需要高温稳定性的应用中特别有利。相比之下，铁氧体和金属合金磁性材料具有更好的温度稳定性和耐腐蚀性，适用于需要高温稳定性和抗退磁性的低场应用。此外，这两种材料的成本较低且环境友好。为了解决现有永磁体材料的性能缺陷，提出了几种先进方法。Kou等人采用Tb-Y-La-Cu合金材料通过晶界扩散处理改进了NdFeB磁体在高温或强磁条件下的矫顽力不足和易退磁问题，标志着提高磁体高温稳定性和可靠性的成熟途径。此外，将Ti、Zr、Cu和Mn等元素掺杂到磁性材料中也可以调整其性能。Sasmal等人在基于铁氧体的磁性材料CoFe2O4中掺入了Bi3?，与未掺杂的CoFe2O4相比，新材料表现出更高的磁致伸缩性和应变敏感性[37]。

表1. 不同永磁体材料的性能比较
材料 剩磁 (T) 矫顽力 (KA/m) 磁能积 (KJ/m3) 温度系数 (%/℃)
NdFeB 1.1~1.4 900~2400 320~410 -0.125
SmCo 1.0~1.07 800~1000 190~240 -0.03
铁氧体 0.25~0.58 160~225 8~16 -0.17
AlNiCo 0.7~1.3 150~250 9~5 -0.03
除了材料属性外，永磁体的物理特性，特别是空间磁场强度的分布也尤为重要。它们直接影响传感器对由微小距离或压力变化引起的磁场扰动的检测能力和准确性[38]。只有通过进一步分析磁场分布规律，才能更有效地布置传感线圈的位置，减少实验优化和测量的工作负担，从而显著提高传感器的整体性能。鉴于触觉传感器中磁体配置的多样性，这部分主要关注典型磁微柱结构的分析。
根据毕奥-萨伐尔定律和磁场叠加定理[39]，永磁体外部的磁场由磁体表面的闭合电流环产生。因此，永磁体外任意点F(x, y, z)处的磁感应强度为：
(2.12) dB = μ?Idl×(r?r′)/(4π|r?r′|
其中I表示环的电流强度，r表示从源点到点F的向量，μ?是真空磁导率。
假设一个半径为r、高度为h的圆柱形永磁体沿着Z轴均匀磁化，建立了一个圆柱坐标系来研究三个轴向分量的空间磁场分布。在圆柱坐标系中，位于永磁体内部的点表示为(r0, θ, z0)。对于永磁体表面的任意点E(x0, y0, z0)，它可以表示为E(r0, θ, z0)。(2.13) {x0=r0cosθ, y0=r0sinθ, z0=z0} 取薄层电流环在点E的电流元素，其厚度为dZ0：(2.14) Idl×r0=|ijk?r0sinθdθ/r0cosθdθ0, x?r0cosθy?r0sinθz?z0| 薄层电流环在空间中的点F产生的磁通密度dB为：(2.15) dB=μ0Jm/4π|ijk?r0sinθdθ/r0cosθdθ0, x?r0cosθy?r0sinθz?z0|[(x?r0cosθ)2+(y?r0sinθ)2+(z?z0)2]3/2dz0 K的阶数为[(x?r0cosθ)2+(y?r0sinθ)2+(z?z0)2]3/2 磁通密度在x、y、z方向的分量为：(2.16) {dBx=μ0Jm/4π∫?2πr0cosθ(z?z0)Kdθ, dBy=μ0Jm/4π∫?2πr0sinθ(z?z0)Kdθ, dBz=μ0Jm/4π{∫?2π?r0(x?r0cosθ)cosθKdθ?∫?2πr0(y?r0sinθ)sinθKdθ} 空间中点F的磁通密度为：(2.17) B=Bxi+Byj+Bzk=∫?hdBxi+dByj+dBzk 通过对上述公式进行双重积分，可以得到圆柱形永磁体在空间中点F的磁通密度分量：(2.18) {Bx=μ0Jm/4π∫?h∫?2πr0cosθ(z?z0)Kdθ, By=μ0Jm/4π∫?h∫?2πr0sinθ(z?z0)Kdθ, Bz=μ0Jm/4π{∫?h∫?2π?r0(x?r0cosθ)cosθKdθ?∫?h∫?2πr0(y?r0sinθ)sinθKdθ} 根据永磁体的等效电流模型，永磁体侧面的表面边界电流密度由Jm = Br/μ0给出。由此可以推导出：(2.19) {Bx=Br/4π∫?h∫?2πr0cosθ(z?z0)Kdθ, dBy=Br/4π∫?h∫?2πr0sinθ(z?z0)Kdθ, Bz=Br/4π{∫?h∫?2π?r0(x?r0cosθ)cosθKdθ?∫?h∫?2πr0(y?r0sinθ)sinθKdθ} 改变永磁体的尺寸、磁化强度和空间位置等参数将影响磁体空间磁场三个轴向的分量磁感应强度。首先，增加磁体的高度或半径会导致公式中的被积函数在更大的范围内累积，从而显著增强局部磁场梯度。然而，传感器的线性响应范围会变得相对较窄，使得传感器的输出对小的位移非常敏感。其次，增加磁化强度可以有效提高触觉传感器在动态力下的灵敏度，但过高的剩磁也会放大噪声敏感性或导致温度漂移。最后，在磁体和传感组件的空间定位设计中，两者之间的距离不应尽可能小，而应基于有限元分析模型来分析磁场强度梯度的变化，从而避免由于放置过近而导致的传感器非线性饱和。根据上述理论分析，在设计磁感应触觉传感器时，研究人员应根据具体应用需求进行相关研究。例如，当传感器专注于实现多方向力的准确解耦时，确保磁体和传感单元在空间中产生可区分的三维磁场是很重要的。这确保了在不同方向的位移下，磁场向量具有足够的正交性和梯度差异，从而减少了不同方向力的输出信号之间的串扰。相比之下，对于关注低压区域和高灵敏度响应的应用，需要遵循“高梯度，低二阶导数”的基本原则。传感单元应放置在磁场梯度最大且线性最好的区域，并选择具有高剩磁但低温度系数的磁体材料，以增强传感器对小位移的高灵敏度响应。总之，通过对磁体材料属性和空间磁场分布的系统分析和优化，可以更好地满足高性能触觉传感系统的整体性能要求。2.2.2. 线圈性能分析 在FTS-EMI感知和转换外部触觉信号的过程中，根据楞次定律，闭合线圈产生的感应电流将阻止磁通量的变化，从而产生与其相对运动相反的力——阻尼[40]，[41]。为了使传感器获得最大的输出功率，有必要分析电磁阻尼所做的工作。当外部激励导致磁体和线圈之间产生相对运动时，磁场引起的电磁力为：(2.20) Fe=cede/dt 其中Ce是电磁阻尼。N圈线圈的电磁阻尼为：(2.21) ce=1/RL+RC+jωLC(NdΦ/dx)2 其中RC代表线圈的内阻，RL代表负载电阻，LC代表电感，ω代表振动频率，j代表虚数单位。传感器产生的收集功率表示为：(2.22) Pe=Fedt/dt=ce(dt/dz)2 从上述公式可以看出，传感器的采集功率与电磁阻尼呈正相关。为了实现高传感器输出性能，需要增强电磁阻尼，这涉及增加磁通梯度，同时减少线圈阻抗。较大的磁通梯度意味着需要增加磁体的尺寸或增强其磁场强度。然而，对于可穿戴柔性传感器系统，较大的尺寸往往会降低系统的灵活性。此外，强磁场可能引入额外的电磁干扰，影响传感器输出信号的稳定性和准确性。因此，建议进一步分析以减少线圈阻抗。在传感器的实际应用中，通常使用负载功率来反映其性能。假设所有产生的采集功率都被线圈和负载消耗：(2.23) Pe=V2/Rc+RL 系统的电磁阻尼为：(2.24) ce=1/Rc+RL(d?/dz)2 当电磁阻尼等于机械阻尼时，采集功率最大。也就是说，最佳负载电阻为：(2.25) RL=(d?/dz)2/1 ce?Rc 负载功率为：(2.26) PL=RL/Rc+RLPe 因此，为了提高系统的输出负载功率，需要减少线圈的内阻。为实现这一目标，可以从材料和几何结构两个方面进行考虑。选择低电阻的导体是减少线圈内阻的直接方法。除了常见的铜材外，一些新型材料，如导电油墨、基于石墨烯的复合导电材料以及由AgNWs[42]，[43]，[44]表示的纳米/金属复合导电网络，表现出优异的导电性和良好的灵活性。然而，由于它们的加工成本较高且技术难度相对较大，这些材料尚未被广泛采用作为传感器线圈的首选材料。微线圈的几何参数决定了线圈的面积大小和匝与匝之间的间距，这些因素显著影响线圈的电阻。不同形状线圈的内阻计算公式如下。传统圆形绕组线圈的内阻表示为：(2.27) Rw=ρwIw/Sw=ρ?dw/N(πdw2) (2.28) Sw=∑?Nwπ(Nwdw)2 其中ρw是绕组线圈导体材料的电阻率，Iw是绕组线圈的导线长度，Sw是绕组线圈的横截面积，dw是绕组线圈的导线直径，N是匝数。对于平面方线圈，其内阻的表达式如下：(2.29) Rs=ρsl/Ss=4ρs?(ds+dls)/(N+N2)ds (2.30) Ss=∑?N[4N2(ds+dls)2] 其中ρs是平面线圈导体材料的电阻率，ls是平面线圈导体的长度，Ss是平面线圈的横截面积，ds是平面线圈的线宽，dls是平面线圈的线间距，h是金属厚度。从公式分析的角度来看，增加线圈的横截面积和减少线圈的匝数都可以在一定程度上降低线圈的内阻。然而，较大的横截面积会导致线圈体积和重量的增加，而减少匝数也会导致感应电压的降低，从而影响传感器的灵敏度，特别是在弱信号检测中。因此，在确定线圈的几何参数时，平衡线圈的内阻、灵活性和传感器灵敏度之间的关系至关重要。此外，由于微纳制造技术的快速发展，诸如喷墨印刷、直接写入、MEMS工艺和激光沉积等先进技术可以灵活控制线圈的几何尺寸和打印精度，达到微米级别。随着超导材料研究的不断进展，设计高精度、低电阻线圈的新可能性可能会出现。2.2.3. 等效物理模型的构建 FTS-EMI通常由弹性层、磁体和柔性线圈组成。这种结构可以等效于一个弹簧-阻尼-质量二阶系统[45]，[46]。当外力作用于传感器时，永磁体和线圈之间会发生相对位移。根据牛顿第二定律：(2.31) mz?+cz?+kz=F 其中m是质量块的质量，z是质量块相对于基座的位移，c是系统的总阻尼系数，k是系统的等效弹簧系数，F是外部激励力。上述方程也可以表示为：(2.32) md2z/dt2+cdz/dt+ky=Fd2y/dt2 通过上述分析可以进一步理解系统的动态响应，特别是外部激励力F对质量块m的影响。这有助于确定传感器在不同振动频率下的性能，从而评估传感器的工作频率范围、灵敏度和其他特性。此外，系统的无阻尼自然频率为：(2.33) ωn=km 系统的阻尼比ζ由两部分组成：机械阻尼比ζm和电阻尼比ζe，表示为：(2.34) ζ=ζm+ζe (2.35) ζm=cm2/km (2.36) ζe=ce2/km 优化阻尼比有助于调整系统的超调响应和稳定性，防止过度振荡或响应缓慢，从而提高传感器的准确性和稳定性。传感器的稳态位移和相位移动可以表示为：(2.37) Gain=20log10((ωn2?ω2)/(ωn2?ω2)2+2ξωn/(ωn2?ω2)2+(2ξωn/(ωn2?ω2)2) (2.38) φ=tan?1(cωk?mω2) 其中ω是系统的输入频率。优化上述参数有助于确定传感器的动态响应特性，确保传感器的工作频率范围覆盖信号的带宽，从而使其能够有效响应预定频率范围内的信号变化。3. 传感器制造和分类 本节重点介绍电磁触觉传感器的两个核心组成部分：磁体和感应线圈。详细介绍了这两种组件的主流制造方法，并解释了不同结构设计根据传感器形态的不同性能优势。3.1. 线圈制造方法 感应线圈在FTS-EMI中起着重要作用。作为电磁能量转换的关键组件，它负责准确生成感应磁通量的变化，并将微小的触觉刺激转换为可测量的电信号。在追求微型化、高密度集成和超高精度的现代触觉传感应用中，传统的手动缠绕铜线圈往往面临尺寸过大、一致性差和结构复杂性有限的瓶颈[47]。为了满足现代触觉传感领域对设备和性能及形状日益严格和多样化的要求，出现了基于MEMS技术、柔性印刷电路板（FPCB）技术和丝网印刷的各种技术路线。随后将详细介绍几种高性能微线圈的典型设计方案和实现过程，说明它们如何为构建具有高灵敏度和微型化的FTS-EMI奠定了坚实的基础。3.1.1. MEMS工艺 基于MEMS工艺的线圈制造技术充分利用了MEMS领域的成熟核心技术，包括光刻、薄膜沉积、腐蚀和微电镀。它能够在硅、玻璃或聚合物等基底上制造出具有复杂几何形状、优异电性能和微型化尺寸的感应线圈，实现微米甚至亚微米级别的精度[48]，[49]，[50]，[51]。为了实现微线圈的灵活性，广泛采用了在聚合物基底上制造线圈的技术，典型工艺包括：(1) 基底准备和清洗。选择合适的聚合物基底，并使用丙酮和去离子水等溶剂进行超声波清洗以去除污染物、油脂和颗粒。如有必要，进行等离子体活化处理以改善表面亲水性并提高后续层的附着力。(2) 绝缘层沉积。旋涂聚合物形成绝缘层或中间介电层。(3) 种子层沉积。由于聚合物不耐高温，传统的高温溅射/蒸发工艺可能会导致变形、降解或应力引起的剥落。使用低温溅射工艺沉积金属种子层（Ti/Cu），为后续电镀提供导电路径和良好的附着基础[52]。(4) 光刻胶涂层和图案化。旋涂正性或负性光刻胶，并通过预烘烤、曝光、显影和后烘烤等步骤定义用于电镀的线圈结构模具。(5) 金属线圈的电镀。将Cu或Au等金属电镀到光刻胶模具的沟槽中形成线圈导体。必须严格控制电流密度和温度等参数，以确保均匀填充并避免空洞。(6) 光刻胶去除和种子层蚀刻。光刻胶模具使用丙酮或光刻胶去除剂进行去除，随后通过湿法或干法腐蚀选择性地去除未被电镀金属覆盖区域的种子层，以实现相邻线圈匝之间的电气隔离。张等人[53]使用MEMS技术在柔性聚对二甲苯（Parylene）薄膜上制备了线圈阵列。如图3a所示，首先将光刻胶AZ4620旋涂在硅片上作为牺牲层。然后，使用电子束蒸发器沉积Ti/Cu（10纳米/200纳米）并构图以形成线圈连接。接着再沉积一层相同厚度的Ti/Cu作为种子层，随后用AZ4620光刻胶旋涂并构图以创建铜线圈的模具。在正面电镀铜后，用丙酮去除光刻胶，并蚀刻掉种子层。然后将硅片切割成薄片，暴露出牺牲性光刻胶层，通过剥离工艺释放线圈。为了提高填充系数，王等人[54]制备了如图4所示的柔性线圈阵列。该阵列的总面积为6.2平方厘米，由10个串联的线圈组成，总共有90匝，电阻为21欧姆。下载：下载高分辨率图像（774KB）下载：下载全尺寸图像

图3. MEMS线圈制造工艺。(a) 聚对二甲苯薄膜上线圈的技术工艺和特性[53]。版权所有2015，IEEE。(b) 用于提高填充系数的柔性线圈阵列[54]。版权所有2016，美国物理学会。(c) 高纵横比线圈的技术工艺和特性[55]。版权所有2020，韩国精密工程学会。(d) 使用单掩模技术制造线圈的工艺流程，旨在降低线圈制造成本[56]。版权所有2020，John Wiley & Sons Ltd。

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图4. FPCB线圈制造工艺。(a) 用于振动能量收集器的柔性线圈制造工艺，可在毫米级别实现线圈图案化[59]。版权所有2017，Elsevier B.V。(b) 高密度双层线圈的制造和特性，实现微米级制造精度[60]。版权所有2023，中国科学出版社。(c) 用于触觉传感器的双层螺旋线圈[61]。版权所有2017，Elsevier B.V。(d) 基于变压器原理的双层环形螺旋线圈的参数设计，旨在提高灵敏度[62]。版权所有2021，IEEE。

为了制造高纵横比的线圈，降低线圈阵列的电阻并提高输出功率，韩等人[55]提出了一种结合多层SU-8光刻胶微成型、铜电铸和银浆丝网印刷的UV-LIGA工艺。图3c展示了MEMS制造工艺。首先，使用化学气相沉积在玻璃基底上沉积SiO?作为粘合层。然后，通过热蒸发沉积钛和金（50纳米/50纳米）作为双金属种子层。通过光刻技术对种子层进行构图后，通过SU-8旋涂和软烤处理形成厚SU-8层。经过紫外线曝光和热板烘烤后，制造出线圈的微模具。利用上述工艺，成功制造出了纵横比高达2:1的微螺旋线圈，且尺度在微米级别。为了低成本制造线圈，Farid[56]开发了使用单掩模制造技术的微线圈。如图3d所示，具体步骤如下：在玻璃基底上旋涂PDMS后，将20微米厚的铜箔压在PDMS层上并固化。接着使用紫外线光刻技术进行图案转移和光刻胶显影；在光刻胶保护层下用稀硝酸蚀刻铜层。去除光刻胶后，清洗并干燥基底。为了保护平面线圈免受磁力和环境因素的影响，再通过旋涂在铜线圈基底上重新涂覆一层薄PDMS。

3.1.2 FPCB工艺

FPCB是一种基于柔性绝缘基板的印刷电路板技术。由于聚酰亚胺（PI）薄膜具有出色的耐热性、柔韧性、尺寸稳定性和电气性能，因此常被选为优选基底[57],[58]。采用这种技术制造的线圈具有可弯曲和可折叠的特性，适用于各种不规则空间条件。同时，线圈体积小、重量轻、厚度薄，便于在有限空间内集成。李等人[59]使用标准的刚性柔性FPCB生产工艺制造了用于振动能量收集器的柔性线圈，其工艺流程如图4a所示。首先，在阻燃4（FR4）PCB板的背面电镀铜并蚀刻以形成底部线圈和导线。随后，在高温下用粘合剂将FR4和PI粘合在一起。然后通过钻孔和电镀工艺在复合材料上形成通孔和焊盘。接着在FR4的正面和PI薄膜的背面电镀铜，并将另一层PI薄膜与之粘合。最后，在FR4板上沉积焊料掩模，并在焊料掩模上印刷丝印层以完成线圈的制备。在上述工作中，线圈的尺寸和匝数受到标准PCB制造工艺的限制，只能制造毫米级别的线圈。

随着FPCB技术的不断进步，制造出匝数更少、线宽和间距更小的线圈已成为现实。侯等人[60]提出了一种集成高密度堆叠微线圈的制备方法。具体工艺流程如图4b所示。首先在电路板上制备通孔，并使用化学物质清洁孔壁以增加PI的粗糙度。然后通过氧化还原方法在孔内沉积铜膜，并将孔壁上的铜与铜皮两侧连接起来。接着在孔壁上沉积一层导电碳膜，并利用碳膜的导电性进行电镀。通过电化学反应在孔内和板面上电镀铜，增加铜金属的厚度。为了提供图像传输和保护电路，使用热压辊在铜包覆基底上均匀涂覆干膜。之后，在板子两侧贴上环形薄膜，然后对其进行紫外线照射。这种方法利用干膜的光敏特性，将图像从薄膜转移到铜板上，使图案部分硬化而其余部分保持完整。进一步地，用碳酸钠溶液清洗干膜，洗掉未发生聚合反应的区域，留下经过聚合反应 sensitized 的区域作为蚀刻后的抗蚀剂膜。在45°C下蚀刻以去除多余的铜，确保铜仅保留在图案区域。此外，使用强碱溶解并剥离蚀刻后残留在电路板表面的干膜，最终制成完整的线圈。这项技术使用柔性PI基底制造具有中心通孔互连的高密度双层微线圈，在4平方厘米的小区域内实现微米级别的线圈制造精度。

为了提高填充系数、降低阵列线圈的电阻并提高输出功率，韩等人[55]提出了一种结合多层SU-8光刻胶微成型、铜电铸和银浆丝网印刷的UV-LIGA工艺。图3c展示了MEMS制造工艺。首先，使用化学气相沉积在玻璃基底上沉积SiO?作为粘合层。然后通过热蒸发沉积钛和金（50纳米/50纳米）作为双金属种子层。通过光刻技术对种子层进行构图后，通过SU-8旋涂和软烤过程形成厚SU-8层。经过紫外线曝光和热板烘烤后，制造出线圈的微模具。利用上述工艺，在微米级别成功制造出了纵横比为2:1的微螺旋线圈。为了低成本制造线圈，Farid[56]开发了使用单掩模制造技术的微线圈。如图3d所示，具体步骤如下：在玻璃基底上旋涂PDMS后，将20微米厚的铜箔压在PDMS层上并固化。然后使用紫外线光刻技术进行图案转移和光刻胶显影；在光刻胶保护层下用稀硝酸蚀刻铜层。去除光刻胶后，清洗并干燥基底。为了保护平面线圈免受磁场影响和环境因素的影响，再通过旋涂在铜线圈基底上重新涂覆一层薄PDMS。

3.1.2 FPCB工艺

FPCB是一种基于柔性绝缘基板的印刷电路板技术。由于其优异的耐热性、柔韧性、尺寸稳定性和电气性能，聚酰亚胺（PI）薄膜常被用作首选基底[57],[58]。采用这种技术制造的线圈具有可弯曲和可折叠的特性，适用于各种不规则空间条件。同时，线圈体积小、重量轻、厚度薄，便于在有限空间内集成。李等人[59]使用标准的刚性柔性FPCB生产工艺制造了用于振动能量收集器的柔性线圈，其工艺流程如图4a所示。首先在PCB板的阻燃4（FR4）材料背面电镀铜并蚀刻以形成底部线圈和导线。接着，在高温下用粘合剂将FR4和PI粘合在一起。通过在复合板上钻孔和电镀工艺形成通孔和焊盘。然后在FR4的正面和PI薄膜的背面电镀铜，并将另一层PI薄膜与之粘合。最后，在FR4板上沉积焊料掩模，并在焊料掩膜上印刷丝印层以完成线圈的制备。在上述工作中，线圈的尺寸和匝数受到标准PCB制造工艺的限制，只能制造毫米级别的线圈。

随着FPCB技术的不断发展，制造出匝数更少、线宽和间距更小的线圈已成为可能。侯等人[60]提出了一种集成高密度堆叠微线圈的制备方法。具体工艺流程如图4b所示。首先在电路板上制备通孔，并使用化学物质清洁孔壁以增加PI的粗糙度。然后通过氧化还原方法在孔内沉积铜膜，并将孔壁上的铜与铜皮两侧连接起来。接下来在孔壁上沉积一层导电碳膜，并利用碳膜的导电性进行电镀。通过电化学反应在铜表面和孔壁上增加铜金属的厚度。为了提供图像传输和保护电路，使用热压辊在铜包覆基底上均匀涂覆干膜。之后在板子两侧贴上环形薄膜，然后进行紫外线照射。这种方法利用干膜的光敏特性，将图像从薄膜转移到铜板上，使图案部分硬化而其余部分保持完整。进一步地，用碳酸钠溶液清洗干膜，洗掉未发生聚合反应的区域，留下经过聚合反应敏化的区域作为蚀刻后的抗蚀剂膜。在45°C下蚀刻以去除多余的铜，确保铜仅保留在图案区域内。此外，使用强碱溶解并剥离蚀刻后残留在电路板表面的干膜，最终制成完整的线圈。这项技术使用柔性PI基底制造具有中心通孔互连的高密度双层微线圈，在4平方厘米的小区域内实现微米级别的线圈制造精度。

还提出了堆叠线圈技术，以在不改变线圈面积的情况下进一步提高输出功率。王等人[61]提出了一种软触觉传感器，如图4c所示。使用标准的FPCB工艺制造双层环形螺旋线圈结构（外径8.0毫米，内径2.4毫米），上下层共14匝。谢等人[62]提出了一种基于变压器原理的软磁触觉传感器。如图4d所示，转换元件由两阶段线圈组成，包括一个初级线圈（上层）和四个激励次级线圈（下层）。这种小而紧凑的线圈布置有效增加了互感，同时减小了转换单元的尺寸，进一步提高了触觉传感器的灵敏度。

3.1.3 其他工艺：丝网印刷 / 缝纫和刺绣 / 微通道

除了使用MEMS和FPCB技术制备柔性线圈外，还可以通过丝网印刷技术实现线圈的柔性。丝网印刷工艺是一种在基板表面上涂覆导电油墨的方法。通过设计具有定制线圈形状和尺寸的掩模，将导电油墨涂在丝网模板上，然后通过压力或刮刀的作用将油墨转移到基底上形成所需的图案[63],[64],[65]。这种技术是一种低成本且易于操作的柔性线圈制备方法，可以在短时间内完成线圈制备过程，适合大规模生产。Sondhi等人[66]使用丝网印刷技术制备了多层柔性线圈，如图5a所示。使用CI-1036油墨，成功在PET基底的两侧丝印了微米级别的螺旋线圈。然后使用压机将三层线圈与介电层堆叠和层压，形成柔性线圈层。

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图5. 其他线圈制造工艺。(a) 使用丝网印刷技术基于导电油墨制造的三层柔性线圈[66]。版权所有2019，IOP Publishing Ltd。(b) 使用缝纫和刺绣技术以及镀银导电纱线在磁性聚合物基底上制造柔性线圈[69]。版权所有2023，Elsevier Inc。(c) 使用微通道技术制造液态金属螺旋线圈[73]。版权所有2023，Wiley-VCH GmbH。(d) 使用微通道技术在拱形曲面上制造Omega形液态金属线圈[74]。版权所有2021，美国化学学会。

基于缝纫工艺的线圈制备是指在纺织品上缝制和刺绣导电线[67],[68]。为了与标准纺织制造工艺兼容，大多数设备采用自动化技术。如图5b所示，徐等人开发了一种用于个性化肌肉活动监测的纺织磁弹性贴片[69]。纺织磁弹性贴片由两部分组成：作为磁耦合层的磁性软聚合物，以及由带有导电银涂层的羊毛纱线组成的线圈图案。该贴片可以通过机器缝纫技术轻松制备，可实现低成本大规模生产，展示了可穿戴生物医学监测电子设备的潜力。

作为一种高性能的柔性导电介质，液态金属具有接近金属导体的高导电性、优异的变形性和流动性，因此常被选为制备柔性线圈的材料[70],[71]。为了有效地限制液态金属并精确形成所需的线圈图案，微通道技术已成为主流实现方式[72]。在此工艺中，首先在柔性聚合物基底上精密加工出预设线圈几何形状的通道网络，然后将液态金属倒入其中，从而稳定地形成拓扑复杂的柔性感应线圈。张等人开发了一种软机器人[73]，由两个单元组成：一个集成液态金属螺旋的柔软触手和一个由磁性粉末/Ecoflex复合材料制成的主体。柔性线圈的制备工艺流程如图5c所示。首先将粘性的Ecoflex注入带有3D打印螺旋线的模具中，固化一段时间后形成带有图案通道的薄膜基底。然后将液态金属镓铟合金（EGaIn）注入预制的Ecoflex基底通道中，形成螺旋导电液态金属线圈。此外，在研究可拉伸磁电传感器时，张等人报道了一种具有可压缩和可拉伸功能的磁电传感器，该传感器具有拱形气隙，可以实现自供电 breathing 监测[74]。如图5d所示，在传感器的传感组件中，Omega形线圈组件也是利用微通道技术制备的，线圈的直径可以灵活调节。全灵活的设计还使得磁电传感器能够达到高达17.73 kPa–1的高灵敏度，这有望为自供电呼吸监测领域开辟新的途径。总之，每种工艺都有其独特的技术优势和应用场景。例如，MEMS工艺可以在微型化尺寸上实现超高精度；FPCB在复杂电路集成和可靠性方面非常成熟；丝网印刷具有高效和低成本的优势；缝纫和刺绣技术在穿戴舒适性和大面积集成方面具有潜力；而结合液态金属的微通道技术则可以实现设备的完全灵活性和较大的变形能力。通过各种工艺制备的线圈的表征参数如表2所示。多样化的工艺路径共同致力于解决刚性线圈在柔性触觉传感器应用中的局限性，并为设计高灵敏度和大变形耐受性的触觉传感器提供了新的技术路线。表2. 不同线圈制造工艺的表征比较。

制造
线圈宽度（μm）
线圈间距（μm）
线圈厚度（μm）
线圈总圈数
线圈面积（mm2）

参考文献
MEMS 80 160 25 73 3×14 [53]
MEMS 100 50 20 93 1.4×20 [54]
MEMS 80 80 160 62×2 [55]
MEMS 50 60 20 21 8×8 [56]
FPCB 250 450 350 1016×16 [59]
FPCB 30.12 71.6 10.32 190 20×20 [60]
FPCB 100 100 200 714.5 6π [61]
FPCB 76 76 270
上层线圈：7
下层线圈：13
上层线圈：16.64π
下层线圈：89.64π [62]
丝网印刷 250 250 -20 2.5×103π [66]
缝纫和刺绣 --- 20 30×30 [69]
微通道 -4×103 -10 225π [74]

3.2. 磁体制造方法
对于FTS-EMI而言，磁体组件的灵活设计对于实现大变形和高分辨率的触觉感知至关重要。目前的主流解决方案大致可以分为两类：一类是利用聚合物基体的刚性烧结永磁体的协同设计，这种设计在保持高剩磁强度的同时，通过柔性外壳结构的变形实现动态磁通调节[75] [76] [77]；另一类方法是通过特定质量比将磁性介质掺杂到柔性聚合物基体中。这种方法的优点是可以通过颗粒浓度梯度来控制磁体的磁导率，从而在一定范围内实现磁弹参数的协同匹配。这种方法特别适用于仿生电子皮肤的应用[78] [79] [80]。鉴于将刚性永磁体与柔性基体组装的相对简便性，后续讨论将主要集中在基于永磁体颗粒的复合材料的制造工艺上。

3.2.1. 模具辅助成型
在柔性磁体的制造过程中，由于操作难度低和重复性高，模具辅助成型技术被广泛采用。因此，精确制作母模是确保磁体结构准确复制的基础。综合考虑制造成本和模具加工的简便性，3D打印技术的应用相对常见；通过逐层堆叠材料，它可以快速原型化微米级特征尺寸和拓扑结构[81]。NdFeB磁微粒因其高能量产物、大的矫顽场和高磁通密度等特性，被广泛用于制造 flexible、高性能和稳定的磁性触觉传感器[82]。在制备磁性溶液时，柔性基体与永磁体微粒之间的机械相容性直接决定了最终产品的性能。常用的基体材料包括聚二甲基硅氧烷（PDMS）和Ecoflex系列硅胶。前者具有相对较高的杨氏模量，适用于需要结构刚性的微磁体的制备，这种机械性能使其在动态机械响应中表现出优异的稳定性。Ding等人[83]将PDMS和NdFeB颗粒按2:1的质量比均匀混合，倒入模具中，经过30分钟固化后实现了磁性微柱的完全剥离。该过程如图6a所示。在大约3 T的磁场下磁化后，磁性微柱阵列紧密粘附在铜线圈层上，完成了自供电磁性微柱系统（HMI）的制造。HMI在外力刺激下可以快速响应（150 ms），并在经过1000次压缩-回弹循环后仍保持不变的机械强度。

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图6. 模具辅助成型柔性磁体的过程。(a) 通过混合PDMS和NdFeB颗粒制备磁性微柱的过程[83]。版权所有 ? 2022, Elsevier Ltd.
(b) 通过混合Ecoflex和NdFeB颗粒制备软磁立方体的过程[84]。版权所有 ? 2019, Elsevier Ltd.
(c) 具有能量吸收特性的柔性磁体的过程[85]。版权所有 ? 2024, American Chemical Society。

Ecoflex具有低弹性模量和极高的断裂伸长率，能够在低外力下敏感响应。Zhang等人[84]将螺旋线圈放置在立方体模具的中心，倒入Ecoflex和NdFeB的质量比为7:3的磁性混合溶液，然后在恒温固化后成功脱模，制造出磁电复合立方体。该过程如图6b所示。Lin等人[85]通过混合Ecoflex和NdFeB制备了具有自供电和能量吸收特性的触觉传感器（EMTS）。该过程如图6c所示。由于其能量吸收和柔软特性，EMTS表现出高达49.7%的冲击减缓能力。

3.2.2. 增材制造
由于加工精度和磁粉混合均匀性的限制，传统的模具成型技术难以满足复杂软磁结构的设计要求。作为一种成熟的直接成型技术，增材制造可以通过数字沉积工艺实现无模具和高精度的复杂三维磁结构的制造[86] [87]。通过逐层堆积策略和流速控制，这项技术能够确保亚微米级的特征分辨率，同时显著减少磁粉浓度梯度的偏差[88] [89]。数字光处理（DLP）作为一种高精度3D打印技术，可以制造出尺寸精度达到100μm的复杂结构。然而，将NdFeB颗粒掺入打印树脂中往往会导致固化层粘附在打印机的释放膜上，从而显著降低磁结构的产率。为了解决这个问题，Li等人[90]在将磁颗粒与柔性聚合物基体混合的过程中引入了气相二氧化硅，提高了高浓度磁树脂在打印过程中的流动性。该过程如图7a所示。此外，通过在释放膜上涂覆一层硅橡胶，树脂的分离力减少了60%以上，从而提高了样品制备的成功率。

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图7. 增材制造柔性磁体的过程。(a) 通过在DLP过程中引入气相二氧化硅来提高高浓度磁树脂的流动性，确保打印样品的高制造成功率[90]。版权所有 ? 2025, Elsevier Ltd.
(b) 通过直接书写3D打印实现了含有高达50 wt.%磁粉负载的磁体的完整制造，引入了PDMS/n-己烷溶液作为稀释剂[91]。版权所有 ? 2023, Author(s)。
(c) 基于液态金属涂层的集成磁电传感器的制造，使用混合SLS和3D打印工艺[92]。版权所有 ? 2023, Wiley-VCH GmbH。

为了确保高掺杂浓度磁墨水在打印过程中的连续性，Chen等人[91]研究了由NdFeB颗粒和室温硫化（RTV）硅胶组成的磁复合墨水的流变特性调节。如图7b所示，通过引入一定质量的PDMS和n-己烷溶液作为稀释剂，他们使用直接书写3D打印技术成功制造出了NdFeB质量分数高达50 wt.%的磁体组件。实验结果表明，这些磁响应样品的断裂伸长率达到175%，最大机械强度为0.8483 MPa，确保了打印样品的良好结构完整性和保真度。除了制造磁体组件外，增材制造技术还可以用于磁电传感器的集成制备。Wu等人[92]提出了一种结合选择性激光烧结（SLS）和3D转移打印的混合工艺，用于制造基于柔性液态金属涂层的磁电传感器。如图7c所示，使用NdFeB和热塑性聚氨酯（TPU）的复合材料通过SLS打印形成了磁晶格结构。在第二步中引入聚甲基丙烯酸酯（PMA）粘合剂作为中间层，有效增强了后续液态金属涂层对基底的粘附力。当传感器在外力作用下变形时，磁通量发生变化，产生感应电压，实现了机械力和电信号之间的转换。

3.2.3. 复合磁弹性材料
与传统的NdFeB等稀土永磁体相比，以Fe?O?和CoFe?O?为代表的纳米磁性材料表现出优异的比表面积和显著的磁各向异性，常常显示出强烈的顺磁性和单磁畴效应[93] [94]。这些特性为需要超高灵活性和高温场的应用提供了独特的优势。近年来，得益于复合材料研究的快速进步，出现了柔性基底（如水凝胶、聚合物和碳基纳米材料）与纳米磁体的复合系统，形成了新一代高性能的磁弹性材料。这些系统还赋予了磁性材料额外的电学、机械或界面控制能力，促进了多物理场协同响应。利用这些优势，新的磁弹性系统为实现高分辨率、可拉伸的柔性触觉传感器提供了更广泛的材料选择和制造途径。

水凝胶材料由聚合物链交联形成的三维网络结构组成，通常表现出优异的灵活性和生物相容性[95] [96]，使其非常适合用于可穿戴传感器。Li等人将高磁化的碳基铁粉末（CIPs）作为填料引入丙烯酰胺单体中，并通过聚合和交联技术制备了磁性导电水凝胶复合材料。实验结果表明，低CIP体积分数（3%）实现了最高的灵敏度和优异的疲劳抵抗力，同时保持了柔韧性和导电性[97]。二维材料的优异电学性能进一步增强了基于水凝胶复合材料的多功能性，实现了多模态信号响应能力[98]。Zhang等人首次开发出同时具有导电性和磁性的二维纳米复合Fe?O?@MXene。然后通过磁场预诱导工艺获得了各向异性导电水凝胶，实现了正交和可区分的多维应变传感器。此外，Fe?O?为材料带来了优异的磁热性能，允许在交变磁场中进行局部加热，适用于设计用于应变监测和磁热疗法的可穿戴设备[99]。

碳基纳米材料由于其优异的导电性和高比表面积，在各种领域得到广泛应用[100] [101]。特别是当与磁性材料结合时，柔性传感器的灵敏度和工作范围显著提高。Wang等人将Fe?O?磁纳米颗粒加载到碳纳米管网络中，开创了磁片印刷技术，合成了高导电性的墨水。由此产生的柔性应变传感器能够同时检测应变大小和方向，响应速度快（20 ms），灵敏度高[102]。Mao等人开发了一种由两种材料组成的磁性诱导石墨烯复合传感器。一种由石墨烯片和磁性微球组成的纳米结构，以及具有三维峰谷结构的激光诱导石墨烯（LIG）。LIG内部的层次结构确保了传感器的高灵敏度（4421 kPa?1）和宽广的工作范围（830 kPa）。与未掺杂磁纳米粒子的传感器相比，性能提高了2000倍[103]。此外，碳基纳米材料还显著提高了复合材料的高温耐受性。Esteves通过在磁铁矿和热塑性弹性体混合物中添加多壁碳纳米管，降低了材料的电阻率，即使在高达220°C的高温下也不降解[104]。

除了将磁纳米颗粒与Ecoflex和PDMS等聚合物混合外，将纳米磁体与其他聚合物基质混合用于多模态传感器也是一种广泛应用且有前景的技术。Xu等人开发了一种P(VDF-TrFE)/CoZn?.?Fe?.?O?复合磁电薄膜，其最大磁电电压系数约为87.9 mV/cm，弥补了磁电复合材料的低磁电效应和高偏置场问题[105]。He等人将铁磁VSe?与铁电PVDF纳米晶体结合，使用界面共结晶技术制备了复合薄膜。这种材料表现出优异的磁电系数（23.6%）、出色的拉伸强度（94.8 MPa）和极高的韧性（19.0 MJ/m3）[106]。此外，基于磁纳米颗粒的复合系统还在压力传感方面展现了优异的性能。Chen等人结合CIPs/聚烷烃/硅胶材料制备了新型柔性电容压力传感器，具有0.2–350 kPa的宽检测范围，支持接触和非接触式传感[107]。Zhou等人使用细菌纤维素（BC）作为柔性基底，结合Fe?O?和聚吡咯制备了同时支持压力和磁场双模响应的传感器。BC作为一种天然聚合物，具有优异的生物相容性和柔韧性，其独特的多孔结构和强氢键有助于构建电子传输网络，使其被广泛用作传感器的柔性基材[108]。基于这种制备的压阻传感器表现出优异的性能，包括短响应时间（100毫秒）、宽检测范围（0–31千帕）和超高导电性（992西门子/米）[109]，为开发低成本、多功能可穿戴传感器提供了有效解决方案。近年来，在增材制造技术和复合磁弹性材料的研究方面取得了显著进展，特别是在抗拉强度、磁电耦合和多模复合材料方面，这些材料具有显著的优势，已成为热门研究课题。然而，在目前的FTS-EMI相关研究中，NdFeB仍然是构建原型传感器的首选材料。这种现象的根本原因在于不同研究领域的实际限制。作为经过长时间发展成熟的材料，NdFeB有广泛的规格（从几微米到几百微米），在大多数应用场景中已经足够满足现有传感器的需求。使用这类材料使研究人员可以专注于扩展传感器性能和系统集成，而无需过度关注优化磁性材料本身。尽管如此，基于新型纳米复合材料的研究无疑具有非凡的前瞻性和探索潜力。随着柔性电子技术的不断进步，预计将为下一代传感器提供更好的性能，并开辟新的应用领域。

3.3. 集成传感器结构
3.3.1. 磁性微柱结构
磁性微柱结构在触觉传感领域的核心价值在于其独特的双模传感机制，为多维力检测和无串扰信息识别提供了物理基础。第一种模式是基于磁极方向调控的磁电转换机制。Ding等人[83]引入了一种由磁柱内部磁极排列设计产生的特殊现象，如图8a所示。基于法拉第感应定律作为基本原理，当径向磁化的微柱（MMPA）受到力作用并沿磁化方向弯曲时，不同的弯曲方向会导致通过导电线圈的磁通量极性发生变化，从而生成可区分的“+”或“?”信号。基于这一特性，Fang等人[110]开发了一种用于检测平面内力方向的可穿戴人机交互界面。如图8b所示，该界面由三个径向磁化的MMP和导电线圈组成。传感器能够在单通道下准确识别四种方向力信号（+X/-X/+Y/-Y），利用电信号的极性和电压峰的数量作为传感依据。此外，即使在完全浸入水中的潮湿环境或190毫特斯拉的外部磁场下，传感器也表现出优异的抗干扰能力，方向识别精度超过90%，证实了界面的稳定性。

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图8. 微柱传感器的特性。(a) 由于磁极设计而产生的可区分的电信号极性现象[83]。版权所有2022年，Elsevier Ltd。(b) 通过诱导电压信号的极性和数量实现精确平面四方向力识别的径向排列的磁性微柱阵列[110]。版权所有2023年，Elsevier B.V。(c) 在接触和非接触条件下都能实现双向（拉起和按下）区分的垂直磁化倾斜磁柱阵列[111]。版权所有2024年，Wiley-VCH GmbH。(d) 具有悬臂梁特性的磁性微柱结构在受力反弹时产生阻尼振荡电信号，通过时频域变换提取特征频率[112]。版权所有2024年，作者。(e) 使用特征频率作为传感基础设计的触觉传感器[113]。版权所有2023年，美国化学会。

上述触觉传感器通过利用水平磁化的微柱表现出优异的传感性能。然而，对于垂直磁化的微柱，在受到平面内多方向机械刺激时，由于磁化向量的轴对称性质，磁通量变化表现出各向同性响应，导致无法区分不同方向外力下的感应电动势。为了解决这一限制，如图8c所示，Liu等人[111]开发了一种新型柔性电磁触觉传感器（FETS），其特点是柔性倾斜的磁柱阵列，通过优化感应线圈法线方向与磁通密度B之间的角度θ来实现。得益于小面积（1×1厘米）内多微柱阵列的优势，FETS能够灵敏地检测向上和向下的力。

第二种模式涉及对MMP弹性阻尼振荡过程的时间-频率特征分析。当MMP变形时，其固有的恢复特性会在微柱的平衡位置附近引起一定范围内的阻尼振荡。根据法拉第感应定律，振荡及其对应的局部磁通量变化可以在底层导电线圈中诱导出具有指数衰减特性的电信号。随后，通过时域到频域的转换计算，可以得出由MMP固有属性决定的特征频率。如图8d所示，Ding等人[112]建立了一个圆柱形悬臂模型对MMP进行特征频率分析，证明磁柱的自然频率不受外力冲击速度、力施加位置或线圈放置的影响，仅与MPP的材料属性和尺寸相关，确保了可靠性和稳定性。此外，Fang等人[113]将高梯度的MPP组装成一个位置注册阵列用于触觉传感器。如图8e所示，通过设计不同高度和角度的MPP阵列，创建了一系列对应于不同时间响应的特征频率。使用自定义的LabVIEW程序，传感器可以在单通道配置下准确再现所有26个字母和10个数字。此外，它还能够准确重建表面拓扑信息，如盲文。这种传感界面不仅提高了检测效率，还简化了系统配置，有效防止了传感器阵列中的信号串扰，减少了对多个通信渠道的依赖。

3.3.2. 仿生结构
由于人类皮肤上的触觉传导纤维分布面积较大，触觉成为人体中最突出和复杂的感官网络。指尖区域的触觉感知能力特别敏感，能够有效识别包括温度、湿度、形状和纹理在内的多维触觉信息。受手指结构的启发，Xu等人[114]开发了一种能够实现多方向触觉感知的柔性磁电传感手指。如图9a所示，该传感器主要由嵌入柔性基质（Ecoflex）中的液态金属线圈和内部仿生骨骼（NdFeB）组成。由于其独特的仿生结构设计，该传感器在低力和高力区域都表现出优异的灵敏度和稳定性。同样，Zhang等人[115]也开发了一种柔性宽范围多维力传感器（FWMFS）。如图9b所示，FWMFS由可调节磁场的刚性磁体和多层堆叠线圈组成，能够高灵敏度地检测正向和剪切力，并可用于多维力传感。这两种类似指骨的结构传感器都能够准确识别正向和剪切力的方向。然而，与FWMFS（半径1.25毫米，高度4毫米）相比，具有较大磁体（边缘长度5毫米）的软磁电手指产生的输出电压较低。与柔性铜线圈相比，液态金属线圈具有更高的柔韧性。但由于成型工艺精度的限制，液态金属线圈的匝数较少，因此产生的感应电压也较小。因此，为了优化传感器性能，平衡柔韧性和感应电压之间的关系至关重要。

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图9. 仿生结构触觉传感器的发展。(a) 由刚性NdFeB磁体和液态金属线圈组成的软磁电手指，能够识别不同速率和方向的力信息[114]。版权所有2024年，作者。(b) 受肌肉嵌入骨骼结构启发的柔性多维力传感器，能够敏感地检测正向和剪切力[115]。版权所有2024年，作者。(c) 一种仿生电子皮肤，集成了类似刚毛的磁化微纤阵列和线圈，在低压范围内表现出超高的灵敏度，随着施加力的增加，感应电压呈非线性增长[116]。版权所有2022年，Wiley-VCH GmbH。(d) 一种仿生电子皮肤，集成了类似刚毛的磁化微纤阵列和线圈，在低压范围内表现出超高的灵敏度，感应电压随加载速度的增加而呈非线性增加[117]。版权所有2024年，美国化学会。

除了皮肤外，其他微观组织结构也可以作为基于仿生原理的传感器设计的灵感来源。Zhou等人[116]开发了一种自供电电子皮肤系统，由类似刚毛的磁化微纤阵列和柔性线圈组成。传感器结构如图9C所示。在触摸或滑动时，微纤会弯曲以重新排列磁矩，线圈的磁通量发生变化以驱动电压输出。优化后的传感器在低压区域表现出特别出色的灵敏度。受厚脚趾结构的启发，Zhou等人[117]提出了一种自供电、不滑动的多功能智能鞋底，基于倾斜的磁化箔片和柔性线圈。如图9d所示，当踩下时，倾斜的磁化箔片会翻转，磁通量突然变化以驱动线圈输出电压。在0–40千帕的压力范围内，传感器的灵敏度为0.39毫伏/千帕，响应速率为1.44毫伏/（毫米/秒）。经过100000次磨损后，传感器几乎未受损，同时保持相同的电压信号，可用于监测各种身体运动以进行运动分析。

在基于仿生结构的FTS-EMI研究中，感应信号的极性和幅度主要作为后续传感的依据。与通过沿磁体磁极方向弯曲产生的可区分的正负电压信号机制不同，这些传感器主要由于磁体远离或靠近线圈而产生不同的电压极性。在影响主导电信号峰值的因素中，当力施加速度恒定时，电压信号的强度主要由弹性磁体的变形决定。这意味着随着压缩距离的增加，电压信号呈线性增加。同样，增加磁弹性材料中的磁性介质含量也是增强感应电压的有效方法，但需要注意的是，这种方法也会增加弹性体的刚度。

值得注意的是，传感器的感应电压并不总是与外力速度正相关。对于宏观弹性体结构，反弹速度主要由外力的压缩速度决定，受惯性和粘性力的显著影响。相比之下，在微观尺度上（如微纤和MMP这样的结构），反弹特性主要由材料的内在参数如弹性模量和尺寸决定。以图9c中磁纤的感应电压与滑动速度之间的关系为例，感应电压可以分为外力作用下的负响应信号和外力释放后的正恢复信号。当其他条件保持不变时，速度越快，响应信号与施加力的速度的正相关性越强。因此，在2–30毫米/秒的范围内，负电压幅度持续增加。相反，当速度超过25毫米/秒时，正电压幅度趋于稳定。这是因为单个磁纤的恢复信号峰值由其固有频率决定。如果结构不变，其恢复速度基本上保持恒定。因此，在特定速度范围内，正电压幅度不再随外力速度显著变化。随着滑动速度的增加，纤毛的释放更加同步，不连续的恢复过程逐渐减弱，这体现在恢复信号峰值的减少和相应振幅的增加上。一旦速度达到纤毛能够持续恢复的水平，峰值电压就不再随速度显著变化。需要注意的是，平衡力施加速度与磁弹性材料的恢复速度有助于使传感器的响应信号更加对称，从而便于信号处理。因此，系统地研究力施加速度具有重要意义。3.3.3. 薄膜结构薄膜结构可以抑制多点触控场景中的应力扩散，避免相邻传感单元之间的信号串扰，从而提高触觉传感器的空间分辨率。根据它们测量的物理量，电磁薄膜结构传感器主要分为两种类型：一种通过产生振动向用户传递触觉信息，另一种通过力反馈传递触觉信息。赵等人[118]设计了一种柔性传感器。如图10a所示，该传感器由多层柔性线圈和环形折纸磁性薄膜组成，可用于可穿戴机械运动监测。环形薄膜不仅调节了整体磁场分布，使整体磁性提高了291%。磁场和线圈覆盖范围的扩大也使传感器的频率响应范围扩展到了1 Hz–10 kHz。为了提高薄膜传感器的整体性能，在平面薄膜中引入微结构设计不仅可以增加有效感应区域并引导局部应力集中，还能显著提高变形时磁电耦合界面的相对位移或磁通变化率，从而大大提高传感器的灵敏度和信噪比。张等人[119]基于磁悬浮概念开发了一种柔性电磁振动传感器。两个平行磁性薄膜经过微金字塔阵列的修饰以增强磁性，其中一个薄膜由于磁力而悬浮。与柔性线圈阵列集成后，该振动传感器的频率响应范围为1 Hz至20 kHz，在120 Hz的工作频率下灵敏度为0.82 mV/μm。下载：下载高分辨率图像（971KB）下载：下载全尺寸图像图10. 薄膜结构触觉传感器。(a) 基于环形折纸磁性膜结构的柔性传感器，具有宽广的振动信号检测范围[118]。版权所有2020，WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim。(b) 基于环形折纸磁性膜结构的柔性传感器，能够实现宽带振动信号检测[119]。版权所有2022，美国化学学会。(c) 用于触觉力反馈的柔性磁性膜，具有低至20 mN的低压反馈能力，并能够识别表面纹理[120]。版权所有2025，美国化学学会。(d) 开发了一种用于传感应用的生物可降解柔性磁性薄膜，具有良好的稳定性和适用性，适用于可穿戴运动监测[121]。版权所有2022，Elsevier Ltd.与通过振动提供触觉信息的传感器相比，基于力反馈的传感器可以灵活感知按压、滑动和振动等多种状态下的力量。赵等人[120]提出了一种用于触觉力反馈的柔性PDMS-NdFeB复合磁性薄膜。通过调整3D打印模具和NdFeB的质量分数，可以灵活调节柔性磁性薄膜的形状、大小和传感性能。当外部磁场低于25 mT时，这种磁性薄膜可以产生稳定的20 mN力反馈。此外，如图10c所示，在10名参与者进行的100次测试中，传感器正确识别表面纹理的正确率超过了80%。尽管柔性磁体在可穿戴柔性传感领域扮演着不可忽视的角色，但大多数报道的柔性磁体都是通过将不可降解聚合物与磁性颗粒混合制成的。基于此，陈等人[121]将钴铁氧体（CoFe?O?）与磁性细菌纤维素结合，开发了一种可生物降解的电磁传感器。如图10d所示，通过简单工艺，磁性CoFe?O?在可降解细菌纤维素的网络结构中合成成纳米颗粒，从而形成柔性复合磁性薄膜。实验表明，这种柔性磁性薄膜可以在56小时内完全降解，留下可回收和再利用的CoFe?O?颗粒。该传感器在一个定制的测试平台上进行了1000次循环测试，电压衰减率为3.99%，表明传感器具有良好的稳定性和传感性能。通过将柔性磁性薄膜与铜线圈结合制成智能护套，可以实现四种运动状态的准确区分，为可穿戴运动监测设备提供了有价值的参考。总之，这三种典型结构对FTS-EMI的发展做出了突出贡献，并为后续研究提供了重要的参考。例如，MMP结构在触觉感知中的显著优势主要体现在其自恢复特性上。这一特性使其在相同的激励条件下表现出更短的响应时间和更强的输出信号幅度。此外，它还具有强大的抗干扰能力，基于时间分离的方法可以在单通道阵列结构中实现无串扰的输出。然而，在制备高长径比磁微柱时，弹性体经常面临结构不完整以及磁粉末掺杂比例与灵活性之间的平衡问题。通过模仿生物组织的复杂结构，基于仿生结构的传感器最初实现了多物理量同时感知、高灵敏度和稳定性之间的良好平衡。然而，目前大多数研究仍处于形态学仿生阶段，仿生材料的性能仍落后于生物组织。此外，要在功能层面上重建生物感知的信息处理机制，还需要与后端处理算法密切合作。基于形态学、材料和功能性的协同设计是提高仿生触觉传感器自适应能力和系统级智能的有效方式。薄膜结构传感器通常使用连续或图案化的柔性薄层作为传感体，不依赖于复杂的阵列配置或独立的多通道布线，从而有效避免了信号串扰和解耦问题，在大面积、高空间分辨率的触觉感知应用中显示出显著优势。此外，由于薄膜材料本身的低惯性和高灵活性，这些传感器在宽频振动感知方面表现优异，覆盖了从低频生理信号（如脉搏和关节运动）到高频机械振动（如设备噪声和语音波动）的广泛响应范围。然而，薄膜结构的平面各向同性感知机制限制了其在区分多方向力方面的应用。3.4. 传感器信号处理方法触觉传感器完成对外部压力或触觉信息的感知和信号采集后，它们输出的原始电信号通常会混合并包含噪声。为了将这些原始物理响应有效转换为可用于后续分析、判断或控制的可靠信息，需要采用一系列信号处理方法，如滤波和转换。这些处理步骤对于充分发挥传感器的性能以及适应不同应用场景的各种需求至关重要。电磁传感器的工作原理决定了其输出信号的波形参数（如幅度、相位和波形包络形状）会随着施加的触觉刺激而敏感变化。因此，从原理出发并结合传感器的结构特征来分析不同的波形信号，可以实现针对各种应用场景的准确匹配。李等人[122]设计了一种自供电的高弹性传感器，使用缠绕在弹性管和磁环上的扭转弹簧形液态金属线圈。得益于材料的超高拉伸性（应变=200%），传感器的能量转换效率随着拉伸应变和振动频率的增加而提高，从而产生具有不同极性和波形形状的信号。如图11a所示，通过将传感器应用于手指、手臂或腿部，可以实现人类运动状态的灵活监测。张等人[123]基于二元协作概念开发了一种电磁自供电传感器。当施加机械力时，柔性复合传感器会发生压缩和反弹，导致螺旋线圈中的磁通量发生变化并输出电信号。如图11b所示，通过将两个磁电弹性立方体嵌入特殊设计的鞋垫的正面和背面，可以根据不同的电信号发出初步的健康预警信号。如图11c所示，鲍等人[124]利用磁各向异性微柱阵列的特性，巧妙地将来自不同方向的外部机械刺激转换为具有不同极性的电压信号，如“+/–”、“–/+”、“–/+/–”和“+/–/+”，实现了精确的触发命令和高精度的人机交互。下载：下载高分辨率图像（893KB）下载：下载全尺寸图像图11. 传感器输出信号的波形差异被用作感知基础。(a) 一种高弹性传感器，通过分析感应电压的极性和波形特征，能够灵活监测手指的运动状态[122]。版权所有2021，Elsevier Ltd。(b) 基于磁弹性立方体结构的传感器，通过压缩-反弹行为产生不同强度的电信号，实现健康状况监测[123]。版权所有2019，Royal Society of Chemistry。(c) 一种基于磁各向异性磁柱阵列的传感器，通过不同极性的电信号组合实现高精度的人机交互[124]。版权所有2024，美国化学学会。除了波形形状的差异外，输出电信号的幅度是另一个值得深入探讨的参数。为了便于比较电压幅度的量化，研究人员经常为传感器信号处理定义新的参数。刘等人[125]基于最大化传感器电压差的研究重点，巧妙设计并制造了一种用于材料识别的触觉传感器。如图12a所示，通过分析传感器上下线圈之间的输出电压比α，传感器可以准确识别不同大小和形状的材料信息。马等人[126]模仿Merkel盘片的形状和传感功能，提出了一种仿生自供电触觉传感器。如图12b所示，当应用于机器人手臂抓取物体时，该传感器可以通过分析抓取不同材料物体时产生的输出电压Vlift和Vg???及其比例，准确区分不同材料的物体。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像图12. (a) 通过分析上下线圈之间的电压比，识别不同大小和形状的物体材料信息[125]。版权所有2023，Elsevier B.V。(b) 基于模拟的Merkel盘片特性，通过分析传感器抓取物体时的电压来实现材料区分[126]。版权所有2020，作者。(c) 基于五通道传感器的材料识别，采用t-SNE模型，准确率高达97.46%[114]。版权所有2024，作者。(d) 一种集成了解析、预处理、分类和传输的信号处理框架，用于可视化数据展示[138]。版权所有2022，美国化学学会。当FTS-EMI采用多通道、基于阵列的设计来获取更丰富的空间触觉信息时，生成的信号量显著增加并变得更加复杂。面对这种多源和高维的原始数据流，为了提高传感器的多功能性和用户友好性，通常会应用多种技术的协同应用——如机器学习[127]、[128]、[129]、信号处理算法[130]、[131]、[132]、电路设计[133]和可视化接口[135]。这有效地将原始物理信号转换为可直接用于决策、控制或人机交互的高级信息，大大简化了传感器在各种应用场景中的部署和利用。在多通道传感器信号处理中，徐等人[114]提出了一种五通道软磁电手指，能够进行多方向触觉感知。对于物体识别应用，引入了机器学习算法进行信号处理和分类。收集的电压数据被转换为包含最大值、最小值、偏度和峰度的特征集。这些特征随后被输入机器学习模型进行训练。混淆矩阵显示，该传感器在识别和分类6种不同物体时达到了97.46%的最高准确率。为了更直观地展示六种材料之间的信号差异，应用了T-SNE算法进行数据可视化。T-SNE是一种强大的非线性降维和可视化工具。它在将高维数据的局部结构关系保留在低维空间方面表现出色，常用于探索性数据分析[136]、[137]。图12c展示了六种材料之间的显著聚类模式，表明在材料分类任务中利用机器学习具有很大的潜力。Yue等人提出了一种信号处理方案，如图12d所示，包括解析、数据预处理、分类算法和信号传输[138]。在实际测试中，通过预设电路收集多通道测试信号，并将其解析为原始数据，然后通过去噪和分割进行预处理。分类算法使用两个电压峰值之间的时间间隔T作为特征值来区分障碍物的存在。最后，根据检测到的峰峰值距离和阈值指数得出识别结果，并通过网络传输到触觉传感设备的可视化终端进行展示。对于基于阵列的传感器，Qi等人[139]使用FFT算法将基于阵列的磁化弦收集的时间域信号转换为频率域信号，并将表示不同特定信息的特征频率序列组织和存储在数据库中。如图13a所示，当拨动具有特定特征频率的磁化弦时，系统生成相应的频率域序列，并与数据库中的预定义序列进行匹配。匹配成功后，系统通过LabVIEW界面显示相应的特定信息，并同步触发语音广播功能。

为了构建更全面的感知策略，在完成对原始数据的简单分类和整合后，触觉感知系统的构建正逐渐从单一信号采集扩展到多功能信息提取，从而对传感器后端处理提出了更高和更复杂的要求。例如，在实现无线数据信号传输技术方面，Hyeonseo等人[140]开发了一个完整的信号生成-传输-执行过程系统。如图13b所示，当传感器受到外力压缩时，产生的输出信号被连接到微控制器的主蓝牙模块捕获，然后传输到从蓝牙模块，从而使第二个微控制器模块能够读取数据并确定汽车的驱动方向。

在基于集成应用程序构建用于数据可视化和远程监控的移动平台方面，Zhao等人[141]开发了一个带有算法的APP，并将其集成到纺织磁弹性手环中，形成一个无线心血管监测系统（CMS）。如图13c所示，CMS可以在处理后通过蓝牙模块无线传输收集到的脉搏信号到手机上。借助算法，CMS可以分析脉搏波信号，并及时在手机上显示数据。此外，这些数据不仅可以作为临床医生临床诊断的基础，还可以上传到云端，进一步建立一个专用的数据库 for 综合分析。为了提供更自然的非接触式触觉反馈体验，Li等人[142]开发了一种具有自感知和触觉再现能力的软电子皮肤（e-skin）。如图13d所示，e-skin的集成电路模块由具有蓝牙模块的MCU、四个模数转换器、16个自感知执行器和LED组成。当e-skin受到外部动态压力时，相应的触觉信息被转换成电信号，然后通过蓝牙无线传输到另一个e-skin，从而使接收者能够感知到与原始触觉信息相同的触觉感觉。

3.5. 综合性能评估和改进策略
不同FTS-EMI结构的性能参数如表3所示。提高灵敏度的一个有效方法是增加微结构的应用，因此具有三维特征的MMP和类似纤毛的仿生结构通常比二维薄膜结构实现更显著的灵敏度提升。提高检测范围的有效方法是利用先进的制造技术来创新传感器结构，以增强在弱刺激下的变形能力。例如，通过使用4D技术制造类似弹簧的电磁结构，可以灵敏地检测到低至0.4 Pa的应力[143]。值得注意的是，灵敏度和检测范围通常是相互关联的，因为这种现象源于两者之间的矛盾。高灵敏度的传感器只能在一定的检测范围内工作，而检测范围较广的传感器可能在低压区域表现出不稳定的响应。因此，对于触觉传感器来说，在宽检测范围内实现高灵敏度是具有挑战性的。通过将磁性介质与高顺应性聚合物基底混合来制备磁感应组件，FTS-EMI在循环测试和表面顺应性评估中表现出良好的稳定性。由于缺乏统一的性能比较框架，大多数研究没有探讨响应时间，这也是表3中这方面空白值的原因。然而，传感器的信号响应时间也是一个重要的性能参数，因为过长的响应时间会降低传感器在动态应用中的准确性。MMP结构由于具有类似悬臂梁的自恢复特性，比外力引起的变形反弹得更快，将MMP的响应时间降低到大约5.0 milliseconds。此外，基于聚合物的磁弹性材料的粘弹性是导致响应缓慢的主要原因。通过使用非聚合物材料或设计弹性敏感结构，可以在一定程度上减少粘弹性的影响。

表3. 不同FTS-EMI结构的性能参数
结构 材料 范围/灵敏度 响应时间 循环次数 信号处理方法 优点 参考文献
Micropillar NdFeB/PDMS/线圈 -5 ms 800 可视化接口 平面力的方向识别 [110]
Micropillar NdFeB/Ecoflex/线圈 0.05–10/21.7, 10–250/2.8(kPa/μV kPa-1) 359 ms ≥5000
集成电路 多维力感应 [111] Bionic NdFeB/Ecoflex/液态金属 0.04–2.5/3.8, 2.5–15/0.83(N/μV N-1) -10000
机器学习 多维力感应和物体识别 [114] Bionic NdFeB/PDMS/线圈 正常力:0.5–8.4/0.227, 8.4–60/0.047; Lateral力:0.2–0.5/1.039, 0.5–1.1/0.194(N/mV N-1) ≥5000
集成电路 多维力感应 [115] Bionic NdFeB/PDMS/CIP/线圈 0.03–5/0.04, 5–26/0.012(kPa/mV kPa-1) 20 ms 10000
集成电路 信息识别和健康监测 [116] Bionic NdFeB/Ecoflex/线圈 0.15–2.5/1.16, 5–9.5/0.46(kPa/V kPa-1) - -
集成电路、可视化接口和算法 无线信号传输和主动感知 [138] Film NdFeB/PDMS/线圈 1.7/0.59(kHz/mV μm-1) -2000
算法 生物信息学感应 [118] Film NdFeB/Ecoflex/银纱 最小:0.05 kPa/ - -20000
集成电路、可视化接口和算法 健康监测和无线信号传输 [141] 尽管FTS-EMI的优势，如自供电、灵活性和多模态感应能力已经得到了广泛讨论，但对信号漂移和低信噪比(SNR)等关键挑战的系统性分析仍然不足。这些问题直接影响传感器在实际应用中的长期稳定性、环境适应性和测量精度，因此需要与其优势一起进行评估。FTS-EMI中的信号漂移主要表现为时间变化的基线电压偏移或随时间导致的灵敏度衰减。主要影响因素包括蠕变、微观畴重新排列，以及由于温度变化或长期循环加载导致的磁性复合材料的退磁，从而导致磁通量输出的非重复性。此外，平面线圈与三维磁体之间的非理想空间耦合、磁路泄漏效应、低频激励或传感器在大变形下的力-电耦合非线性也限制了整体SNR和检测精度。为了开发具有稳定磁电性能的复合材料，可以使用可调节交联密度的聚合物基质、添加磁电屏蔽层和优化磁性颗粒的表面改性等方法来显著提高材料界面的稳定性。Li等人开发了一种能够在2.9 μm厚度下工作的强电磁干扰屏蔽材料，使用刀片涂层和二元有机硅烷改性技术，同时也表现出良好的抗拉强度(181.5 MPa) [144]。此外，均匀 oriented 的结构使弹性体能够更均匀地承受负载，提供更好的变形能力和改善输出信号响应的线性。Fu等人使用可控定向电纺技术成功制备了具有高度定向纳米纤维结构的复合薄膜。该定向结构赋予了开发的传感器出色的高磁灵敏度(?0.42 T–1)，并且在超过8,000个循环后，电阻变化率小于0.2%，展示了出色的结构稳定性和耐久性 [145]。在线圈设计方面，优化结构参数是提高电磁感应信号SNR的有效方法。例如，Tavakkoli分析了线圈几何参数与噪声/灵敏度之间的内在关系，结合低噪声放大器的噪声模型，确定了最佳导线直径比和线圈尺寸参数，显著提高了传感器的灵敏度和SNR [146]。在电路设计方面，改进信号调理和解调电路也是抑制温度漂移的重要策略。以涡流传感器为例，Ma等人设计了一个差分数字解调系统，使用差分探头消除由温度引起的共模干扰，并引入双相关数字解调算法进一步处理信号，有效地抑制了温度漂移。这种解决方案使传感器在宽温度范围内实现了高分辨率和低温度漂移特性 [147]。随着机器学习的快速发展，特别是自适应算法的进步，出现了新的解决方案来克服FTS-EMI在低SNR和信号漂移方面的固有限制。通过构建针对性的机器学习模型，如自适应滤波器[148]、深度神经网络(DNN)[149]或卷积神经网络(CNN)[150]，可以实现智能自主动态校准和实时优化传感器输出信号，尤其是在复杂环境中，为传感器的长期稳定性和广泛应用提供了强大的技术支持。

总之，FTS-EMI的优势和当前挑战通常源于相同的物理机制。例如，磁弹性耦合提供了自供电和高灵敏度，但也引入了滞后和材料时间依赖性等问题。柔性结构允许表面顺应性，但也带来了机械疲劳和信号重复性降低的问题。因此，未来的研究不仅应关注增强和扩展优势，还应积极设计和调节材料、结构、电路和算法的协作系统，从根本上抑制漂移并提高SNR。通过跨学科整合，这样的传感器有望保持自供电和高灵敏度，同时实现长期稳定性、高精度和强大的环境适应性，从而真正满足可穿戴设备、机器人交互和精密操作的实际需求。

4. 应用
4.1. 手指尖感应功能的再现
人类指尖的触觉感知系统被广泛认为是自然界中最精确的感应设备。关于接触表面的凹凸性、硬度和光滑度的信息可以在几毫秒内通过皮肤下的密集传感器进行分析[151]。这种多维且高度动态的感知能力是人类与外部世界安全、准确交互的核心基础，也是智能机器人向“类人交互”进化的一个关键瓶颈。随着柔性电子技术的突破性发展，再现指尖的敏感触觉感应功能已经从科学概念转变为工程实践。研究人员正在逐渐克服传统刚性传感器的局限性，转向开发 new 触觉感应技术，模拟皮肤的优越灵活性和高感应精度[152]、[153]。在表面信息感知和重建方面，Zhou等人[116]基于法拉第电磁感应定律开发了一种磁化纤毛阵列。通过将纤毛在与不平整表面接触时弯曲引起的磁通量变化转换为感应电压信号，实现了微观尺度3D形态的识别。如图14a所示，经过持续优化后，该触觉传感器最终实现了对直径为1毫米、高度为500微米、相邻点间距为2毫米的毫米级凹凸点模式的重建和识别。这种高度稳定的传感器的开发为盲文识别和信息重建反馈技术提供了强大的性能支持。与以往使用感应电压作为感知标准的方法不同，Fang等人[113]提出了一种新的方案，通过时域到频域的信号转换引入特征频率。图14b展示了一种基于悬臂式磁微柱阵列和柔性线圈的磁传感器。通过利用变形微柱的自然振荡来生成阻尼电信号，然后通过FFT提取特征频率以实现位置映射。经过实验优化后，该传感器能够在单次扫描后重建由26个字母和0-9个数字组成的图案信息（字母间距为2毫米，高度低至50微米），识别准确率超过98%。下载：下载高分辨率图像（862KB）下载：下载全尺寸图像 图14. 触觉传感器在模拟指尖感知功能中的应用。(a) 一种受纤毛启发的触觉传感器，能够重建和识别毫米级别的凹凸点图案[116]。版权所有2022，Wiley-VCH GmbH。(b) 一种基于磁柱阵列的时频信号转换方案，能够从特征频率序列中重建字母和数字，识别准确率为98%[113]。版权所有2023，美国化学学会。(c) 一种采用基于CNN的分类算法的传感器，可以实现0.02-0.05 N范围内的微压力检测，表面纹理识别准确率高达98%[154]。版权所有2025，美国化学学会。(d) 一种受生物启发的类似脊柱的结构，通过横向变形产生感应脉冲信号，能够识别表面粗糙度和粘滑状态[156]。版权所有2025，作者。(e) 一种具有超高延展性（>300%应变）的传感器，能够在轴向拉伸变形下实现界面粘附感知[157]。版权所有2025，作者。在识别物体表面纹理信息方面，Ren等人[154]在NdFeB微粒上实现了导电Ag的原位生长，形成了具有强磁性和高导电性的纤毛结构，用于高精度识别接触表面信息。如图14c所示，通过结合CNN算法进行数据分类和提取[155]，该传感器可以在0.02-0.05 N范围内实现微压力检测，灵敏度为0.0079 k/Pa。在识别不同物体的表面纹理时，其准确率可高达98%。这项研究提出了一种方便的方法来构建能够识别随机分布的表面微结构的触觉传感器，促进了低成本、高灵敏度触觉传感器在人机交互领域的广泛应用。在识别表面粘滑状态方面，Fang等人[156]提出了一种由磁夹层结构和铜线圈组成的仿生柔性触觉传感器。如图14d所示，这种夹层结构的传感器通过脊层的横向变形和恢复过程产生感应电流脉冲。受到脊层固有弹性强度以及静摩擦和动摩擦差异的影响，该传感器能够在平均粗糙度为0.012-1.48 μm的范围内感知物体表面属性，有效区分干燥/湿润和粘滑/完全滑动表面。图14e展示了一种基于“编织切割方法”构建的触觉传感器，用于在轴向拉伸下感知界面粘附属性[157]。通过预设激光切割轨迹的角度、间距和周期等参数，研究人员在柔性立方体上形成了双向可拉伸的类似弹簧的三维结构，实现了超过300%的延伸率。与商业测试仪器相比，该装置感知的粘附力值与实际测量值之间的平均误差仅为3.8%。通过感知不同界面之间的粘附强度，界面粘滑检测为防止机器人触觉检测中的抓取失败[158]和非破坏性测试材料表面湿度或粗糙度[159][160]等应用提供了宝贵的参考。4.2. 多维力方向的解耦大多数报道的触觉传感器已经能够区分施加力的方向。然而，它们空间感知能力的不足成为进一步发展的主要瓶颈。如何有效地将感知维度从平面扩展到三维（3D）空间，并在复杂场景中实现触觉信息的有效解耦至关重要[161][162]。Liu等人提出了一种基于磁电效应的自供电3D触觉传感器（SM3D-TS），用于检测多方向接触力[163]。如图15a所示，该传感器采用球形磁弹性体作为外壳，内部沿X、Y和Z轴正交排列了六个铜弹簧作为感应线圈。其对称设计确保了传感器在所有方向上都有相同的局部变形特性，从而实现了360°全方位的力感知能力。以X轴方向为例：当SM3D-TS受到沿X轴的力作用时，弹性外壳会发生变形。与其他轴上的未压缩弹簧相比，X轴弹簧对（X1和X2）周围的磁场变化显著增强，因此产生的感应电压幅度要高于其他轴上的线圈。通过建立接触力幅度与三个轴的感应电压之间的特定映射关系，传感器可以准确计算给定接触速度下任意空间接触点的位置信息。受蜘蛛纤毛的启发，Wu等人开发了一种用于感知风向的柔性磁传感器[164]。图15b展示了传感器的结构细节：在PET薄膜上打印了含有银纳米线颗粒的导电网络，并进一步组装了磁铁以感知外力的方向。当单个传感器暴露在不同方向（前后）的风中时，特征峰值会显示出不同的极性组合，从而实现方向区分。此外，这种风速传感器还可以初步确定风速，最小可检测风速低至1.2 m/s。通过特殊的阵列设计，它实现了全方位的风向检测。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像 图15. 触觉传感器在解耦多维力方向中的应用。(a) 一种球形磁弹性外壳，内部集成有六个沿三个正交轴排列的弹簧形感应线圈，实现了精确的360°全方位力检测[163]。版权所有2024，Elsevier B.V。(b) 一种受蜘蛛触须启发的传感器，采用银纳米线导电网络和磁铁作为感应元件，实现了全方位风向检测[164]。版权所有2019，美国化学学会。(c) 一种结合压阻效应和电磁感应的混合传感器，实现了实时滑动检测和三轴力矢量测量，允许动态估计界面摩擦系数以增强触觉反馈[165]。版权所有2022，Elsevier B.V。(d) 一种通过整合压阻效应和电磁感应开发的仿生皮肤触觉传感器，实现了静态力检测和多维触觉信息的有效识别[166]。版权所有2025，英国皇家化学学会。与传统的仅追求感知单一触觉刺激的策略相比，当前的研究重点逐渐转向整合基于多种物理机制的柔性传感器。为了实现三轴力和滑动运动的同步检测，Mo等人提出了一种混合触觉传感器，将压阻效应与电磁感应机制相结合[165]。如图15c所示，该传感器包括两个功能单元：一个薄膜压阻单元负责三轴力感知；另一个由感应线圈和嵌入弹性体中的永磁体组成的单元专门用于滑动运动识别。两个信号输出相互独立。实验数据显示，传感器的最大交叉灵敏度约为4.7%，三轴力的测量准确率分别达到0.91、0.94和0.96。图15d展示了一种完全仿生的触觉传感器，其设计灵感来自皮肤层对触觉信息的自然解耦机制[166]。该传感器由三层仿生功能层组成：一个磁化的毛刺阵列（模仿皮肤毛发），一个微穹顶阵列（模拟表皮/真皮结构），以及柔性电极（模拟皮下神经受体）。通过整合电磁感应和压阻感知机制，该传感器可以检测高达100 kPa的静态压力，线性灵敏度高达96.6 kPa?1。值得注意的是，两个感知通道的输出完全解耦，没有信号干扰，从而能够同步获取多维机械信息，包括触摸/释放、机械激励的持续时间、滑动速度/方向，以及动态/静态刺激、正常/切向载荷以及接触/非接触状态之间的准确区分。4.3. 医疗治疗和健康与传统的侵入性和笨重的监测方法相比，FTS-EMI可以以几乎不察觉的方式嵌入衣物、可穿戴设备或直接附着在皮肤上，实现生理活动和运动行为的高保真度和长期动态捕捉。这种能力为深入洞察人类健康开辟了新的途径，特别是在连续监测关键生命体征和客观定量评估复杂运动功能方面。在人类健康监测领域，Bai等人提出了一种新型自供电磁电触发传感器（MTS），用于监测肺活量[167]。如图16a所示，MTS的顶部和底部分布有一对相互排斥的磁铁，中间部分是一个柔性线圈。在初始状态下，MTS内的柔性线圈保持水平位置。当呼吸气流通过MTS时，柔性线圈相应地振动，这会引起线圈磁通量发生变化并产生电信号。通过进一步分析和计算数据，可以得出两个关键参数——用力肺活量（FVC）和峰值呼气流速（PEF），从而准确评估肺活量。该传感器在高湿度环境中也表现出良好的稳定性，其在实际应用中的准确性与商用肺活量计的高度一致。下载：下载高分辨率图像（972KB）下载：下载全尺寸图像 图16. 触觉传感器在医疗治疗和健康中的应用。(a) 从呼吸气流引起的电信号中提取关键参数，实现准确的肺容量评估，性能可与商用设备媲美[167]。版权所有2025，Elsevier Ltd。(b) 一种基于碳纤维的触觉传感器，通过信号的序列和极性区分接触点位置，从而实现人体运动位置的检测[168]。版权所有2021，英国皇家化学学会。(c) 一种半圆形空心结构触觉传感器，适用于预防和诊断人类运动损伤[169]。版权所有2024，IEEE。在运动姿势和行为分析领域，Huang等人[168]开发了一种基于碳纤维的磁电触觉传感器（C-METS）。该传感器使用柔性碳纤维作为导体和外层保护材料，并封装了磁弹性体。与使用传统铜线作为感应元件相比，C-METS具有更好的柔韧性和耐恶劣环境的能力。如图16b所示，为了准确监测人体运动位置和状态，研究人员将两个具有相反磁场方向的C-METS单元组装到软机器人的前后部件中。当人体经过其表面时，可以根据不同的信号序列和方向极性区分接触点的具体位置。图16c展示了一种由方形螺旋线圈和柔性永磁材料组成的自供电压力传感器。与长方体结构相比，半圆形空心结构设计有效提高了传感器的灵敏度和线性触觉感知能力[169]。此外，这种结构使得传感器只需一个检测点就能在各种应用中生成不同的电压波形，从而反映了外力的大小、速度和间隔时间的变化。通过将传感器分别放置在手臂或腿上，可以根据脉冲信号在一个周期内的响应时间和幅度来反映伸展或收缩的信息，这为预防运动损伤甚至诊断神经肌肉疾病提供了客观证据。4.4. 智能机器人工作在非结构化环境中的智能机器人对触觉感知的鲁棒性和适应性有着严格的要求。FTS-EMI具备自供电、高灵敏度和微型化三个关键特性，特别是其出色的环境适应性和灵活的集成能力，为智能机器人在各种场景中实现更智能、更可靠的环境互动提供了关键技术支持。Yue等人[170]制造了一种能够感知周围环境的软机器人，如图17a所示。通过设计一个“浮圈”双腔结构，其中微型永磁体在胶囊中漂浮，通过与下方铜线圈的位移变化实现磁电耦合转换，从而在毫牛级触摸下产生数百毫伏的电压。由于对称结构，这种软体机器人可以在外部磁场的驱动下以1.7厘米/秒的速度向不同方向移动，并能自主感知和避开外部障碍物。图17b展示了张等人[143]利用3D打印技术开发的电磁架构（EMA），该架构具有超快的变形响应速度和高度敏感的检测能力。该系统由EMA和MCU组成，通过设置应力阈值来巧妙地区分物体。当超过一定重量的物体经过EMA时，传感器可以通过形状变形自主捕捉或释放这些物体。通过实验优化，EMA最终能够检测到低至0.4帕斯的应力，变形响应时间短至7毫秒。

图17. 触觉传感器在智能机器人中的应用。(a) 具有双腔“浮子-线圈”结构的软体机器人，能够实现毫牛级别压力感知和自主避障[170]。版权所有2022，Elsevier Ltd。(b) 通过3D技术开发的电磁架构，具有超快变形响应和高灵敏度，能够检测低至0.4帕斯的压力[143]。版权所有2024，Wiley-VCH GmbH。(c) 结合触觉传感器和两指夹具，在自调节的压力值下实现可靠抓取物体[171]。版权所有2024，Elsevier Ltd。(d) 集成了手势动作转换和感知的自感知智能软气动执行器[172]。版权所有2023，Elsevier Ltd。

“感知与变形联动”概念随后被扩展到操纵器的应用场景中，产生了多协作柔性触觉传感器以满足精细抓取的需求。魏等人[171]基于多协作结构（FTS-MCS）开发了一个分析模型，如图17c所示。由于FTS-MCS的灵活性和适应性，它被安装在两指夹具上，赋予了夹具自我感知能力。结果表明，随着被抓取物体厚度的增加，来自两指夹具的感知电压反馈幅度显著增加；对于相同厚度的物体，材料硬度的不同也会导致反馈电压的明显变化。因此，FTS-MCS能够初步判断物体的大小和硬度。为了实现可靠的物体抓取并防止滑动，系统设置了6微伏的电压阈值。当反馈电压超过此阈值时，驱动电机会自动停止，以确保稳定的抓握力。为了进一步提高传感器的集成度，魏等人[172]将由集成硅胶/NdFeB和螺旋镀层导线组成的传感层嵌入到气动网络执行器中，开发出了自感知智能软气动执行器（SISPA）。如图17d所示，与没有嵌入传感层的气动执行器相比，在相同的驱动压力下，SISPA的弯曲角度仅下降了7.32%。同时，线圈产生的电压与弯曲角度呈线性相关，支持姿态解码。基于此，构建的五指仿生手可以通过分析电信号来区分不同的手部动作，实现了多手势转换和感知的集成，为极端环境中的可穿戴人机交互提供了解决方案。

5. 结论与展望
本文首先探讨了电磁感应传感器的物理原理，并详细阐述了FTS-EMI的基本工作原理。通过比较两种永磁材料的性能参数，突出了基于NdFeB的永磁体的性能优势。进一步分析了圆柱形永磁体的空间磁场分布特性。在分析线圈性能时，分别讨论了绕制线圈和MEMS线圈对磁电响应特性的影响。通过建立等效物理模型，深入分析了FTS-EMI的机电耦合特性。随后，重点关注高磁能积的线圈和可拉伸磁体的制造工艺，总结了不同工艺对传感器电磁和机械性能的影响。以传感器形态为主线，讨论了几种创新结构设计及其性能优势，包括磁微柱结构、仿生结构和薄膜结构。在总结信号后处理的技术路线时，详细描述了为满足多通道、高维数据分析和传感器多样化应用需求而采用的算法和电路。最后，本文介绍了FTS-EMI在指尖传感功能再现、多维力方向解耦、医疗治疗和健康监测以及智能机器人等典型应用。

尽管FTS-EMI在柔性电子皮肤和人机交互等领域显示出了巨大潜力，但也存在一些不可忽视的明显缺点。依靠电磁感应的独特原理，FTS-EMI通常只在磁体或感应线圈之间发生相对运动时产生可测量的电信号。对于静态刺激（如持续的压力或恒定接触），磁体和感应线圈之间的相对位置保持不变，导致感应信号几乎没有变化，这使得FTS-EMI难以用于精确的静态刺激检测。此外，FTS-EMI具有自供电的优势，但其有限的能量供应在大面积应用场景中带来了挑战。基于阵列架构的设计可以有效扩大传感器的感测面积并提高能量输出，但也可能引起信号解耦和串扰等问题，需要更复杂的后期处理解决方案来进行补偿。然而，电路和算法的高能耗使得自供电能量不足，而依赖外部电源则会导致传感器体积过大。因此，解决能量转换和系统尺寸之间的冲突是FTS-EMI未来发展的关键挑战之一。

通过结合传感器设计原理、材料选择、结构设计和信号处理的跨学科创新，并探索可扩展的潜在应用和前沿的系统设计方法，有望为FTS-EMI的进一步创新发展提供有效的参考。

(1) 基于复合机制的多模态感知原理
传统的单模态传感器只能捕获一种类型的触觉信息。随着柔性触觉技术的不断进步，有必要创建能够识别多种类型信息（如压力、温度、粗糙度和材料类型）的先进触觉传感器。例如，电容式和压敏电阻式传感器在长期静态力检测中显示出优异的优势。通过将电磁感应机制与这些传感器相结合，可以进一步增强触觉传感器的多模态感知能力。需要注意的是，实现有效的多模态感知并非简单地将不同的感知机制叠加在一起。需要综合考虑不同传感器的最佳应用场景以及不同感知信号之间的潜在问题（如串扰）。基于多模态复合感知机制的触觉传感器研究以及为复杂交互场景开发的多场耦合触觉模型将为推进类人电子皮肤触觉系统提供更多的可能性。

(2) 基于磁性材料优化的全面评估
随着纳米磁体研究的持续进步，预计新型高磁导率和优异热稳定性的磁性材料的开发将进一步推动FTS-EMI对微弱压力信号的响应灵敏度。此外，具有更好生物相容性和绿色降解性的磁性材料的开发将进一步促进传感器在器官微能量收集和伤口愈合监测等领域的应用。随着可编程磁性材料研究的不断进展，这些材料正从“被动磁性填充”向“具有可重写磁化和形态的主动磁性结构”转变，为电磁触觉感测提供了新的材料平台。自组装磁性微/纳米颗粒已经证明，通过控制外部磁场的方向和强度，可以在同一系统中可控地组装出各种结构，如二维六角密排单层和各向异性链状结构。这为在柔性基底上制备大面积、可编程磁性图案提供了基本过程。与一次性制造后就固定了磁极排列、磁化强度和形状的传统磁性组件相比，可编程磁性材料在磁化状态和结构配置方面具有更高的自由度，为电磁触觉系统的未来发展奠定了重要基础。

(3) 进一步探索传感器信号处理和算法集成
为了进一步提高FTS-EMI的触觉感知性能，需要在三个领域取得进展：信号处理、硬件集成和算法模型优化。可以构建一个结合了多种信号处理技术（如时频分析和主成分分解）的混合特征提取框架，从原始电信号中提取更具区分性的高维特征。这种方法可以在弱触觉刺激下有效抑制噪声和信号失真，从而扩展传感器在力响应范围内的工作范围。此外，应致力于开发基于低功耗设计的多功能柔性传感电路模块，以支持高密度、大规模阵列集成，确保信号在采集和传输过程中的完整性和无串扰性。在此基础上，可以引入先进的机器学习算法（如自适应滤波器、超分辨率触觉信号重建），以实现高精度定位触觉信号和在大面积感测范围内的动态力场映射。这三个技术方面的协同优化不仅将显著提高触觉感知的空间分辨率和动态响应特性，还为复杂力场下的多模态信息识别提供了可靠的数据基础。

(4) 潜在应用前景
目前，FTS-EMI已在软体机器人灵巧操作、自供电可穿戴健康监测、人机交互和水下/极端环境触觉感知等场景中展示了其应用原型。通过使用线圈-磁体组件或磁电复合结构，即使在强封装或完全浸入水中的条件下，也能实现多维触觉信号感知（包括接触力、剪切力、振动和变形）。在软指、磁编码和水下仿生皮肤等系统中，已经成功完成了抓取、材料和纹理识别以及运动模式监测等多场景应用。凭借高灵敏度、宽范围、自供电、全柔性和强防水性能等优势，可以预见FTS-EMI将扩展到许多目前尚未探索的方向。例如，在微创手术和介入医疗仪器中，微型磁电触觉单元可以在导管尖端实现三维力/滑动监测，并敏感地检测血管壁中的微弱振动。此外，在冲击和高频振动等极端环境中，将微型传感器嵌入螺栓、轴承座或密封垫中，可以提前预警松动、磨损和泄漏现象。甚至在月球/火星的太空轨道服务或土壤采样中，由于其不受光和湿度的影响，FTS-EMI可以为机器人手臂在强辐射、灰尘和真空环境中的操作提供可靠的触觉反馈。

伦理批准
本手稿不涉及人类参与者、人类数据或人体组织的研究，因此不包括伦理批准声明。

参与同意
本手稿不涉及人类参与者、人类数据或人体组织的研究，因此不包括参与同意声明。

资金支持
本项目得到了国家自然科学基金（52305622, U2341210）、山西省基础研究计划（202303021223008）和中国博士后科学基金会（资助编号2024M763033, 2025T180150）的支持。

CRediT 作者贡献声明
周秀健：监督、资源、项目管理。何健：撰写-审稿与编辑、监督、资金获取。耿文平：监督、方法论、概念化。钱硕：监督、方法论、形式分析。赵惠鹏：监督、资金获取、概念化。李芬：撰写-初稿、调查、形式分析。全少伟：撰写-初稿、调查、数据管理。侯晓娟：方法论、调查、资金获取。张欣：撰写-初稿、调查、数据管理、概念化。