据麦姆斯咨询报道，卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology，KIT）和斯图加特大学（University of Stuttgar）的研究人员开发出一款无源温度传感器阵列。这款传感器阵列由两个独立的银电极组成，它们夹在一层由聚(3,4-乙烯二氧噻吩)-聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT:PSS）组成的传感材料中。这为空间温度读数带来了相当高的传感器密度——每平方厘米100个传感器像素，同时还保持了较小的阵列尺寸。
这款无源温度传感器阵列有效解决了温度传感广泛应用的主要障碍。并且，为实现对传感器数据的快速准确的解释，经过训练的神经网络（NN）被用于温度预测。这成功地解决了相邻传感器像素之间的潜在串扰问题。研究人员使用特殊印刷的银质微加热器结构研究空间温度分辨率。最终，达到了1.22°C的相当高的空间温度预测精度。
温度传感器阵列制作
这款温度传感器阵列的设计和制造步骤如下图a所示，完整制造的传感器阵列如图b所示。所有样品均在100μm厚的柔性聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）衬底上制备，用2-丙醇冲洗，气枪干燥。制造过程由三个印刷步骤组成，每个步骤都单独印刷一层丝网。而银浆用于顶部和底部电极层。热敏电阻的有源层通过PEDOT:PSS层的多道印刷沉积而成。
（a）温度传感器的分层结构；（b）不同银线宽度的全打印传感器；（c）一个打印布局中不同设计的加热器
微型加热器的制作和表征
用于测试传感器阵列空间分辨率的微型加热器由一个100μm厚的柔性聚对苯二甲酸乙二醇酯衬底和一个印刷银层组成。打印过程类似于温度传感器的基底银电极的制作，单层厚度约4μm。研究人员的布局结合了几种不同空间模式设计的加热器，如上图c。为了准确表征打印微型加热器，研究人员使用ImageIR 8300红外（IR）摄像机40来捕捉印刷微型加热器在给定输入功率下的温度响应。
用于测量和评估的设置
这款温度传感器阵列的测量装置如下图a，用来验证其一般功能。它由温度传感器阵列、外围电路以及热电（Peltier）元件组成。通过调制其输入电压，Peltier元件可使研究人员通过加热和冷却传感器阵列来生成受控温度轨迹。这使得监控和记录温度传感器的响应成为可能。通过将温度传感器阵列夹在两层绝缘胶带之间，可以确保适当的导热性和电绝缘性。这进一步防止了经由顶部或底部铝板的短路。
（a）定制版基于peltier的测量设置；（b、c）将Peltier元件加热到70°C观察到的典型响应，以及将其关闭后的冷却阶段
数据采集
数据采集电路如下图所示。温度传感器阵列板的每一行和每一列都通过柔性印刷电路（FPC）连接器连接到多路复用器。整体设置由两个柔性印刷电路连接器（一个用于行，一个用于列）构成。每个柔性印刷电路都连接到一个模拟、低电阻（2.5 Ω）多路复用器上。这样的设置可实现跨阵列选择要测量的每个单独的传感器。然后将多路复用器的模拟输出传递到惠斯通电桥式电路。它通过使用24位模数转换器（ADC）集成HX711负载传感器的放大器进行放大和数字化。整个测量电路由树莓派模型（Raspberry Pi Model）3B+管理，控制多路复用、定时、放大器读出和数据采集。
银电极形成规则的网格布局
用于温度预测的神经网络
神经网络是使用scikit-learn库在Python 3中实现的，由四层组成：一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。每个隐藏层由15个神经元组成，总共有285个权重。单个神经元由sigmoid函数（11+e-x）激活，使用的梯度下降算法是adam。如下图a所示，研究人员连续记录来自温度传感器阵列的所有读数，同时跟踪当前参考温度。
（a、b）阵列上两个不同示例性温度传感器的训练和验证阶段示例图；（c）直方图显示了整个验证阶段所有传感器的温度预测误差分布
在这项工作中，研究人员提出了一款基于传感器材料PEDOT:PSS的新型全丝网印刷式无源温度传感器阵列。后者嵌入在两个银电极之间。这款温度传感器阵列的“三明治”设计实现了高传感器密度——1平方厘米面积集成100个传感器像素。这款温度传感器阵列在20°C至90°C之间能成功且可靠地运行。这两种特性的结合使这款温度传感器阵列具有非常诱人的前景，不仅适用于医疗保健应用、机器人技术和电子皮肤，还适用于电子设备和集成电路（IC），尤其是处理器芯片的温度监测。这款温度传感器阵列印刷在100μm厚的柔性聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）衬底上，使其适用于不同的用例和不同形状的表面，即按照人体指尖的曲率，提供类似于人体手指弯曲的灵活性。
审核编辑：刘清