（通讯员 刘中豪）近日，材料科学与工程学院曹华堂教授团队与合作者在国际学术期刊《纳微快报》（Nano-Micro Letters, 2025JCR影响因子38.5）在线发表柔性可穿戴电子器件领域最新研究成果“Growth-Controlled and Sequence-Induced p-n Homostructure-Based Flexible Motion Sensor with Enhanced Piezoelectric Response（基于生长调控和序列诱导p-n同质结构的高压电响应柔性运动传感器）”。我校材料科学与工程学院为该论文第一完成单位和通讯单位，曹华堂教授为通讯作者，博士后刘中豪为第一作者，香港城市大学Paul K. Chu（朱剑豪）教授、我校武汉光电国家研究中心胡彬教授为合作者。
随着可穿戴电子、智能交互与个性化健康监测技术的快速发展，兼具高灵敏度、快速响应和自供能特性的柔性压电传感器，正成为下一代人体运动感知器件的重要发展方向。氧化锌（ZnO）因具有优异的压电性能、生物相容性、环境稳定性以及低温可控沉积优势，被广泛认为是柔性压电传感器的理想候选材料。然而，传统n型ZnO中本征缺陷引起的自由载流子屏蔽效应，会削弱极化电荷分离与传输，限制器件压电输出性能。与此同时，尽管p型掺杂和异质/同质结构设计被认为是提升ZnO压电性能的有效手段，但仍普遍面临p型ZnO稳定性差、界面调控困难以及薄膜取向连续性不足等问题，制约了高性能柔性压电传感器的进一步发展。
针对上述挑战，曹华堂教授课题组提出了一种生长调控与序列诱导协同构筑的p-n同质结构柔性压电传感策略。研究团队采用射频磁控溅射技术，将双层n型序列诱导层与Al–N共掺杂p型ZnO有机结合，成功构建出兼具c轴择优取向调控与界面载流子重分布能力的ZnO基p-n同质结薄膜结构。该设计利用内建电场有效抑制电荷屏蔽效应，促进压电极化电荷分离，从而显著提升器件压电输出与动态响应性能。所制备的柔性传感器表现出高电压灵敏度（5.03 V N−1）、超快响应/恢复速度（0.5/1.1 ms），以及优异的循环冲击和弯曲稳定性。同时可实现对按压、敲击、手指弯曲、肘部屈伸、踏步等多尺度人体运动的稳定识别，并结合一维卷积神经网络实现95.3%的手势识别准确率。该研究为高性能柔性压电传感器的结构设计与智能化应用提供了新思路，展现出其在可穿戴电子、手势识别、人机交互和智能健康监测等领域的广阔应用前景。
基于序列诱导p-n同质结压电薄膜器件的沉积策略用于人体运动监测
论文链接：https://doi.org/10.1007/s40820-026-02368-5.
