近日，服装工程学院崔琳琳副教授团队在国际期刊《Sensors and Actuators:A.Physical》上发表题为PVA/CNT-coated core-spun yarn strain sensors with high sensitivity for real-time human motion monitoring的研究论文。该研究提出了一种CSY @PVA/CNT柔性应变传感器，为可穿戴健康监测和人机交互领域提供了可行的策略。

柔性纤维基应变传感器在可穿戴电子领域具有重要应用前景，其固有的柔软性、力学顺应性与纺织系统的兼容性使其成为下一代智能穿戴设备的关键组件。然而，将导电材料集成到纺织基底中仍面临重大挑战，主要体现在导电材料的分散性差、与纤维表面的界面结合弱，以及缺乏可扩展、与基底兼容的制备工艺。此外，如何同时实现高灵敏度与宽应变范围的结合，以满足全范围人体运动监测的实际需求，是该领域亟待突破的核心难题。

针对上述问题，该研究提出了一种CSY@PVA/CNT柔性应变传感器，并采用连续逐层浸涂策略进行制备。研究选用商用涤纶/氨纶包芯纱为弹性基底，通过碱预处理增加纤维表面羟基官能团，增强与PVA的界面相容性。PVA作为粘合剂，与CNT形成典型的“砖-砂浆”堆叠结构，其中CNT纳米片作为导电“砖块”，PVA作为粘合“砂浆”，通过氢键作用在纱线表面构建稳定且连续的导电网络。该方法不仅解决了CNT在纱线表面分散不均与附着力差的问题，还实现了导电层厚度与导电性能的可控调节。

研究团队系统评估了该传感器的电机械性能、微观结构演变、应变传感机制及电热行为。结果表明，无论在小应变还是大应变条件下，该传感器的节点强度（即灵敏度）均表现出优异稳定性。三个维度（应变范围、响应速度、循环稳定性）的评估显示：传感器响应时间为0.67±0.02 s，恢复时间为1.2±0.03s；在5%应变下经历1000次拉伸——释放循环后，信号保持高度一致。

对代表性人体关节（包括小活动范围关节如手指和腕部，以及大活动范围关节如肘部、腰部和肩部）进行了系统的运动监测测试，该传感器能可靠地捕捉动态姿势变化。该工作为构建下一代智能纺织品和健康监测设备中的多功能纱线传感器提供了可行的策略。

崔琳琳副教授为论文第一作者，魏取福教授为通讯作者。该研究得到了江西省教育厅科技研究项目、江西省自然科学基金及教育部新质生产力重点研究项目的支持。