人類獲取的信息70%以上來源于視覺，眼睛作為生物采集的關鍵感知器官之一，具有極高的研究價值。其中，眼動追蹤傳感器在無干擾、隱蔽監(jiān)測人類視覺行為方面展現(xiàn)出巨大潛力。目前，大多數(shù)眼動追蹤設備依賴復雜的傳感系統(tǒng)，圖像處理過程繁瑣且設備體積較大；而基于隱形眼鏡的侵入式方案雖然具備一定的便攜性，但其測量精度有限，并可能引發(fā)異物引入的不適感。因此，探索一種高成本效益、操作便捷、高精度追蹤眼球信號策略具有重要意義。

 

在國家自然科學基金委、科技部、中國科學院和北京分子科學國家研究中心的支持下，中國科學院綠色印刷實驗室宋延林/蘇萌團隊開展了可控印刷多維度、多功能微納傳感器件等方面的研究，取得了系列進展（Adv. Mater., 2018, 30, 1703963; Angew. Chem. Int. Ed., 2020, 59, 14234; Adv. Mater., 2020, 32, 1907280; ACS Nano, 2022, 16, 10; Adv. Intell. Syst., 2023, 5, 2200307; Nat. Commun., 2023, 14, 1204; Adv. Mater. 2024, 36, 2404740）。

 

最近，中國科學院化學所宋延林研究員/蘇萌研究員團隊基于仿生礦化策略，在玻璃基底上成功制備了大晶粒鈣鈦礦薄膜，并構建了集成鈣鈦礦光電探測器的智能眼鏡系統(tǒng)，實現(xiàn)了基于眼球操控的人機交互展示。

 

 

2025年1月16日，相關研究成果以“Perovskite‐Based Smart Eyeglasses as Noncontact Human–Computer Interaction”發(fā)表在Advanced Materials 上。第一作者是碩士生胡峪銘，通訊作者是宋延林研究員和蘇萌研究員。

 

 

圖1：用于非接觸式人機交互的鈣鈦礦基智能眼鏡示意圖。a） 應用于人機交互的智能眼鏡流程圖。b） 鈣鈦礦基智能眼鏡的識別原理。c） PAAS界面層輔助鈣鈦礦光電探測器的示意圖。d） 觀察不同的位置會在智能眼鏡上觸發(fā)不同的光電響應信號。e） 基于智能眼鏡的汽車非接觸式操作。

 

 

圖2：MAPbI3晶體在生長過程中的形態(tài)特征。a） 分別在3000rpm（ii）、4000rpm（iii）和5000rpm（iv）的轉(zhuǎn)速下，由PAAS界面層調(diào)制的MAPbI3薄膜（i）和PAAS-MAPbI3薄膜的俯視掃描電鏡（SEM）圖像。b） 分別在3000rpm（ii）、4000rpm（iii）和5000rpm（iv）的轉(zhuǎn)速下，由PAAS界面層調(diào)制的MAPbI3薄膜（i）和PAAS-MAPbI3薄膜的橫截面SEM圖像。c） 分別在80°c下加熱0 s（i）、20 s（ii）、40 s（iii）、80 s（iv）的對照油墨的原位激光掃描共聚焦顯微鏡（LSCM）圖像。d） PAAS-MAPbI3油墨在80°C下分別加熱0秒（i）、20秒（ii）、40秒（iii）、80秒（iv）的LSCM圖像。PbI2或中間絡合物在500至550 nm范圍內(nèi)的發(fā)光用綠色標記，而MAPbI3在700至800 nm范圍內(nèi)發(fā)光用紅色標記。比例尺：a，b）500 nm和c，d）50μm。

 

 

圖3: 鈣鈦礦薄膜的形態(tài)和質(zhì)量表征。a） 對照和PAAS-MAPbI3薄膜的原子力顯微鏡（AFM）高度圖像。b） MAPbI3、PAAS-MAPbI3和PAAS薄膜的傅里葉變換紅外光譜（FTIR）。c） 對照和PAAS-MAPbI3薄膜的紫外-可見吸收光譜。d） 控制和PAAS-MAPbI3薄膜的光致發(fā)光（PL）光譜。e） 控制和PAAS-MAPbI3薄膜的時間分辨光致發(fā)光（TRPL）衰減曲線。f） X射線光電子能譜（XPS）光譜顯示了對照和PAAS-MAPbI3薄膜中Pb 4f的結合能。g、 h）對照和PAAS-MAPbI3薄膜的掠入射廣角X射線散射（GIWAXS）圖案。i） 對應于（g）和（h）的方位強度分布特征。比例尺：a）200 nm。

 

 

圖4：PAAS-MAPbI3器件的光電性能得到增強。a） 在ITO玻璃上具有PAAS界面層的PAAS-MAPbI3器件結構的示意圖。b） c）在450nm激光下，PAAS-MAPbI3和控制裝置的響應性與入射功率密度的函數(shù)關系。d）控制和e）PAAS-MAPbI3器件在不同光照條件下（黑暗、500勒克斯、1500勒克斯、3000勒克斯）的電流-電壓（I-V）特性。f） PAAS-MAPbI3和控制器件在不同光強下的開關比。g） PAAS-MAPbI3設備陣列的照片，包含5×6個探測器。比例尺：8 cm.h）通道1-30的PAAS-MAPbI3器件陣列的時間分辨強度響應。插圖放大了第一個波峰的細節(jié)。i） 圖4h中出現(xiàn)第一個峰值時的相應響應電流強度。

 

 

圖5：基于PAAS-MAPbI₃的光電探測器，用于眼動追蹤人機交互。a） 用于處理光電探測器時間輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡算法示意圖。b） 配備PAAS-MAPbI₃設備的智能眼鏡的圖像，其可檢測角度為5°，對應角度位置如下。c） 對9種不同方向的智能眼鏡進行識別能力測試和d）相應的混淆矩陣結果。e） 在復雜地形演示中，通過智能眼鏡對模型車進行實時和精細的控制。比例尺：20厘米。

 

該策略通過引入聚丙烯酸鈉界面層，有效鈍化了薄膜缺陷，促進高質(zhì)量鈣鈦礦薄膜生長?；诖酥苽涞拟}鈦礦光電傳感器在500 Lux光照條件下，實現(xiàn)了接近300倍的開關比，并展現(xiàn)出高達22.09 A/W的光響應性能。他們進一步將高性能鈣鈦礦光電傳感器陣列集成為可穿戴智能眼鏡，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法的優(yōu)化，智能眼鏡可以實現(xiàn)眼球運動的高精度識別。在角度分辨率5°測試條件下，識別準確率高達99.86%；對于9種不同指令，識別準確率達到99.08%。此外，操控者通過控制眼球軌跡操控模型汽車在復雜場景中的準確行進，展現(xiàn)了突出的人機交互能力。

 

原文鏈接

https://doi.org/10.1002/adma.202412329