Ein integriertes und robustes System zur Überwachung des Pflanzenimpulses, das auf einem biomimetischen tragbaren Sensor basiert

Oct 23, 2023

npj Flexible Electronics Band 6, Artikelnummer: 43 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Tragbare Pflanzensensoren haben das Potenzial, kontinuierliche Messungen pflanzenphysiologischer Informationen bereitzustellen. Eine stabile und hochpräzise Überwachung von Pflanzen mit Drüsenhaaren und Wachs ist jedoch aufgrund der fehlenden Schnittstellenanpassungsfähigkeit herkömmlicher tragbarer Pflanzensensoren eine Herausforderung. Hier wurde, inspiriert von adaptiven Windungspflanzenranken, ein integriertes Pflanzen-Wearable-System (IPWS) entwickelt, das auf einem adaptiven Windungsdehnungssensor (AWS) zur Überwachung des Pflanzenpulses basiert. Das IPWS besteht aus drei Modulen, nämlich einem AWS-Sensor, einer flexiblen Leiterplatte und einer Smartphone-APP-Anzeigeschnittstelle. Als Schlüsselelement kann der AWS-Sensor den Tomatenstiel adaptiv umschließen. Wichtig ist, dass der AWS-Sensor mit dem laserinduzierten Graphen mit Serpentinenmuster eine hervorragende Beständigkeit gegen Temperaturinterferenzen mit einem Temperaturwiderstandskoeffizienten von 0,17/°C aufweist. Das IPWS hat sich als stabil und zuverlässig erwiesen und überwacht den Pflanzenimpuls, der das Wachstum und den Wasserzustand der Tomatenpflanze in Echtzeit widerspiegeln kann.

Die Kommunikation mit stillen Pflanzen, um deren Wachstumsinformationen zu erhalten, ist wichtig für die Untersuchung von Mechanismen und die Verbesserung der Ernteerträge1,2,3,4,5. Studien haben gezeigt, dass der Prozess des Pflanzenwachstums der Kontraktion und Ausdehnung des menschlichen Pulses ähnelt, der sich in der Kontraktion und Ausdehnung des Stängels tagsüber und nachts äußert6,7,8. Und wiederholte Expansion führt zu Pflanzenwachstum. Tatsächlich hängt der Pflanzenpuls mit der Aufnahme und Transpiration von Wasser durch Pflanzen zusammen8,9,10. Tagsüber, wenn die meisten Spaltöffnungen der Blätter geöffnet sind und die Wassertranspiration aus den Blättern größer ist als die Wasseraufnahme durch die Wurzeln, ändert sich der Stängeldurchmesser kaum oder schrumpft. Nachts, wenn die Spaltöffnungen der Blätter geschlossen sind, nimmt die Pflanze mehr Wasser aus den Wurzeln auf als aus den Blättern verdunstet, und der Stängel dehnt sich aus. Bei Wasserknappheit schrumpft der Stängel offensichtlich. Daher kann die Überwachung des Pflanzenpulses den Zusammenhang zwischen Pflanzenwachstum und Wasserversorgung verstehen.

Derzeit werden für die Pulsüberwachung von Anlagen hauptsächlich starre LVDT-Sensoren (Linear Variable Transducer)11 eingesetzt. Sperrige und schwere LVDT-Sensoren sind schwer zu befestigen und wirken vorspannend auf Pflanzen8, was für die Überwachung von Pflanzensämlingen nicht geeignet ist, da das Wachstum der Pflanzensämlinge für den Fruchtansatz und den Ertrag von grundlegender Bedeutung ist. In jüngster Zeit haben flexible Dehnungssensoren, die an Pflanzen getragen werden können, ein enormes Potenzial für die kontinuierliche Messung des Pflanzenwachstums gezeigt12,13,14. In den letzten Jahren wurden mehrere planare Dehnungssensoren zur Überwachung des Pflanzenwachstums entwickelt2,3,4. Allerdings gibt es noch einige Herausforderungen bei der Anwendung planarer Dehnungssensoren für die Pflanzenimpulsüberwachung. Erstens beeinflussen die kompakten Drüsenhaare und das Wachs am Pflanzenstamm die Fixierung tragbarer Planarsensoren. Mit Klebeband an Pflanzen befestigte Sensoren sind nicht förderlich für das Pflanzenwachstum und können während der Langzeitüberwachung abfallen. Darüber hinaus stellt eine komplexe Umgebung eine Gefahr für die Stabilität der Sensoren dar15. Tatsächlich ist die Wachstumsumgebung von Pflanzen komplex und veränderlich, wie z. B. Änderungen von Licht, Luftfeuchtigkeit und Temperatur, was zu einem Verlust der Datentreue der Sensoren führen kann16. Schließlich hat die kabelgebundene Datenerfassungsmethode die Nachteile einer umständlichen Verkabelung und hoher Kosten. Nach unserem besten Wissen gibt es bisher kein tragbares Sensorsystem mit flexibler Anpassbarkeit und hervorragender Anti-Interferenz-Leistung für die Pulsüberwachung von Pflanzen. Daher ist es notwendig, ein tragbares Pflanzensensorsystem mit flexibler Anpassungsfähigkeit, Anti-Interferenz-Leistung und drahtloser Datenübertragung zu entwickeln, um den Pflanzenimpuls zu überwachen.

Hierin wurde ein integriertes Pflanzen-Wearable-System (IPWS) entwickelt, das auf einem adaptiven Wickeldehnungssensor (AWS) zur drahtlosen Überwachung des Pflanzenimpulses basiert (Abb. 1a). Das IPWS besteht aus drei Modulen, nämlich einem AWS-Sensor, einer flexiblen Leiterplatte und einer Smartphone-APP-Anzeigeschnittstelle. Das Schlüsselelement, der AWS-Sensor, wurde von Pflanzenranken inspiriert und kann sich ohne Paste oder Klebstoff adaptiv um den Tomatenstiel wickeln. Diese biomimetische Rankenstruktur wandelt eine direkte Dehnungsbelastung in einen Krümmungseffekt um und vermeidet Spannungsdefizite durch Rissbrüche. Darüber hinaus weist der AWS-Sensor durch das schlangenlinienförmige Design eine Resistenz gegen Temperaturstörungen auf, wodurch eine langfristige und störungsfreie Überwachung des Pflanzenimpulses möglich wird. Die Ausdehnung und Schrumpfung des Schafts kann den AWS-Sensor dazu anregen, Widerstandsschwankungen zu erzeugen, die vom IPWS aufgezeichnet werden können, das die Widerstandsschwankungsdaten drahtlos an das Smartphone überträgt. Die Ergebnisse zeigen, dass das IPWS-System den Pflanzenpuls genau überwachen kann, um das Wachstum und den Wasserzustand der Tomatenpflanze zu diagnostizieren.

a Die optischen Bilder von Pflanzenranken und IPWS an Tomatensämlingen. b Schematische Darstellung des in die flexible Leiterplatte integrierten AWS-Sensors. c Schematische Darstellung der Herstellung des AWS-Sensors. d Das optische Bild einer gebogenen gedruckten Schaltung und schematische Darstellung des Systemdesigns für die Signalübertragung, -verarbeitung und drahtlose Übertragung vom AWS-Sensor zur Benutzerschnittstelle.

Wie in der ergänzenden Abbildung 1 gezeigt, befinden sich auf der Oberfläche des Tomatenstiels kompakte Drüsenhaare und ätherisches Öl, was der Fixierung flexibler tragbarer Sensoren nicht förderlich ist. Pflanzenranken können sich um die Stängel von Wirtspflanzen wickeln, und die Krümmung der Spirallinie variiert automatisch mit der Ausdehnung und Schrumpfung des Pflanzenstamms, ohne das normale Wachstum der Wirtspflanzen zu beeinträchtigen17,18. Studien an Pflanzenranken belegen, dass die Schicht näher an der konkaven Oberfläche der Ranken stärker verholzt ist als die auf der anderen Seite, was zu Spannungsunterschieden an der Faserschnittstelle führt und die Ranken kräuseln lässt18,19,20. Gemäß diesem Mechanismus wurde der tragbare Pflanzensensor mit einer biomimetischen Rankenstruktur entwickelt, der sich ohne Fixierungsvorrichtungen und Klebeband adaptiv um den Tomatenstiel wickeln kann (Abb. 1a). Wie in Abb. 1b dargestellt, handelt es sich bei AWS um eine Sandwichstruktur mit einer dreidimensionalen porösen laserinduzierten Graphenwand (LIG), die zwischen transparenten Ecoflex-Schichten liegt. Die eingebettete LIG-Schicht kann die Dehnungsreaktion in ein Widerstandssignal umwandeln, das vom flexiblen Leiterplattenmodul erfasst, umgewandelt und übertragen werden kann. Der Vorbereitungsprozess des AWS-Sensors ist in Abb. 1c dargestellt. Es gibt zwei wesentliche Strategien. Erstens handelt es sich um die Übertragung von strukturiertem LIG von Polydimethylsiloxan (PDMS) auf Ecoflex. Wir haben die poröse 3D-LIG-Wand auf den Substraten Polyethylenterephthalat (PET), Glas, Polystyrol bzw. PDMS vorbereitet. Anschließend wurde Ecoflex zur Übertragung des LIG eingesetzt. Wie in der ergänzenden Abbildung 2 gezeigt, zeigten die Ergebnisse, dass die LIG auf den ersten drei Substraten nicht vollständig übertragen werden konnte und nur die LIG auf dem PDMS-Substrat vollständig übertragen werden konnte. Dies ist auf die niedrige Oberflächenenergie von PDMS (≈30 mN m‒1)21,22,23 zurückzuführen, die ein nicht klebendes Substrat zum Ablösen von LIG24 bietet. Mit dieser Strategie können präzise LIG-Muster in großem Maßstab übertragen werden (ergänzende Abbildung 3). Zweitens wird das übertragene gemusterte LIG umgedreht und an der Oberfläche einer anderen vorgestreckten Ecoflex-Folie befestigt. Nach dem Lösen der vorgedehnten Folie führt die nicht übereinstimmende Spannung zwischen der oberen und unteren Grenzfläche dazu, dass sich die Verbundpolymerfolie automatisch zu einer Rankenstruktur mit spezifischer Krümmung zusammenrollt. Die Krümmung der Spiralstruktur kann durch Anpassen der Vorzüge abgestimmt werden, was bei der Charakterisierung elektromechanischer Eigenschaften diskutiert wird.

Drahtlose Datenkommunikation spielt eine wesentliche Rolle in tragbaren Sensorsystemen25,26,27. Tragbare drahtlose Sensorsysteme für den menschlichen Körper sind häufig in die Bluetooth-Kommunikation integriert28,29,30. Allerdings ist es mit der drahtlosen Bluetooth-Übertragung nicht möglich, eine großflächige Fernüberwachung von Anlagen im Feld zu realisieren. Daher wurde eine flexible Leiterplatte mit drahtloser WIFI-Datenübertragungsfunktion entworfen und hergestellt, um die drahtlose Kommunikation zwischen dem AWS-Sensor und einem Smartphone zu realisieren. Das detaillierte Prinzip und der Herstellungsprozess werden im Abschnitt „Methoden“ beschrieben und in Abb. 1d und der ergänzenden Abbildung 4 dargestellt. Wie in der ergänzenden Abbildung 4 gezeigt, können Benutzer die Überwachungsdaten mehrerer Tomaten anzeigen und Daten über die Mobiltelefonschnittstelle exportieren.

Wir haben das poröse 3D-LIG auf der Phenolharzfolie (PR) vorbereitet und das LIG auf die Ecoflex-Folie übertragen (Abb. 2 und 3). Zur Charakterisierung der Morphologien des LIG und des übertragenen LIG wurde ein Rasterelektronenmikroskop (REM) verwendet. Die Mikrostruktur des LIG wird hauptsächlich durch die Laserleistung und die Scanrate bestimmt (Abb. 2)31,32. Die geringe Laserleistung und die schnelle Scanrate würden nicht genügend Energie für die Bildung von Graphen liefern (Abb. 2a). Wenn die Laserleistung zu hoch ist, würde die poröse 3D-Graphenstruktur überbrennen, was zum Zusammenbruch der Schichtstruktur und zu einem Anstieg des Widerstands führen würde (Abb. 2e). Abbildung 2b zeigt, dass die dreidimensionale poröse Graphenwandstruktur unter der Laserleistung von 2,5 W und einer Scanrate von 27 cm s‒1 gebildet werden kann, und diese porösen Strukturen werden durch die Freisetzung von Gas im Lasertransformationsprozess gebildet. Die gleichmäßige poröse 3D-Struktur erleichtert das Eindringen des Ecoflex und kann somit vollständig von der Oberfläche des PDMS-Substrats übertragen werden. Nach dem Übertragungsvorgang bleibt die verbindende mehrschichtige LIG-Folienstruktur erhalten und der Silikonkautschuk nimmt zwangsläufig viel porösen Raum ein (Abb. 3f, g). Nach Anwendung der 5-prozentigen Dehnung (Abb. 3h) ist zu erkennen, dass auf der Oberfläche viele Mikrorisse erscheinen, die aus Lücken, Inseln und Brücken bestehen, die getrennte Inseln verbinden33. Diese Mikrorisse verursachen einen teilweisen Bruch des ursprünglichen leitfähigen Netzwerks, was zu einem erhöhten elektrischen Widerstand und einer erhöhten Dehnungsreaktion führt34,35.

a–c REM-Bilder von LIG, erstellt mit unterschiedlichen Laserscangeschwindigkeiten (80, 27 und 16 cm s‒1) und einer Laserleistung von 2,5 W. d, e REM-Bilder von LIG, erstellt mit unterschiedlichen Laserleistungen (2,2 und 2,8 W). ) mit einer Laserscangeschwindigkeit von 27 cm s‒1. f SEM-Bild des vorbereiteten LIG und die entsprechende Elementkartierung der C-, O- und Si-Elemente. Maßstabsbalken: 10 μm.

a Das Diagramm von LIG vor der Übertragung. b Das REM-Bild von LIG. c Das Raman-Spektrum von LIG. d Die XRD-Analyse von LIG. e Das Diagramm der übertragenen LIG. f, g Die REM-Bilder der übertragenen LIG. h Die SEM-Morphologien des übertragenen LIG unter 5 % Dehnung. Maßstabsbalken: b = 5 μm, f = 20 μm, g, h = 200 μm.

Das Raman-Spektrum ist eine goldene Charakterisierungstechnik für Kohlenstoffmaterialien, die äußerst empfindlich auf die geometrische Struktur und Bindung innerhalb von Molekülen reagiert36,37. Wie in Abb. 3c gezeigt, weist LIG drei typische Raman-Peaks von Graphen auf, einschließlich der D-Bande bei 1335 cm‒1, der G-Bande bei 1582 cm‒1 und der 2D-Bande bei 2659 cm‒1, während die D-Bande der Struktur entspricht Defekte in Graphen, und das G-Band hängt mit dem Graphit-Kohlenstoff-E2g-Muster zusammen36,38,39. Das niedrige ID/IG-Verhältnis von 0,52 zeigt die hochkristalline Struktur von Graphen40,41,42. Das offensichtliche 2D-Band zeigt die Bildung von mehrschichtigen 3D-Graphenstrukturen43. Die Röntgenbeugungsmuster (XRD) von LIG und PR sind in Abb. 3d dargestellt. Der charakteristische PR-Peak liegt bei 19,1°, während es im Raman-Spektrum des LIG kaum einen charakteristischen PR-Peak gibt. Es gibt typische Peaks der graphitischen Kristallphase (002) und (100) bei 26,1° bzw. 43,4°32,44. Diese Ergebnisse bestätigen die Bildung der Graphenstruktur weiter.

Die elektromechanischen Eigenschaften des AWS-Sensors (Abb. 4a–c) wurden mittels mechanischer Zugversuche untersucht. Ähnlich wie die Dehnung von Pflanzenranken besteht der Dehnungsprozess des AWS-Sensors aus elastischer Verformung und plastischer Verformung45. Während des Dehnungsprozesses erfolgt zunächst die elastische Verformung, gefolgt von der plastischen Verformung. Die LIG-Struktur wurde gerissen und brach schließlich bei plastischer Verformung. Wie in Abb. 4b dargestellt, wurde die Auswirkung verschiedener Vordehnungen (0 %, 30 %, 50 %, 100 % und 200 %) auf die effektiven Dehnungserfassungsbereiche des AWS-Sensors untersucht. Im Vergleich zum Dehnungsmessbereich des Planarsensors (0 % Vordehnung) weisen die ASW-Sensoren (30–200 % Vordehnung) höhere effektive Dehnungsmessbereiche auf. Wenn die Vordehnung von 30 % auf 200 % ansteigt, verringert sich der Dehnungsmessbereich von 240 % auf 66 %. Dies liegt daran, dass die größere Vorspannung zu mehr Helices mit kleinerer Krümmung führt, was zu einer Verringerung des elastischen Verformungsbereichs und einem früheren Auftreten einer plastischen Verformung führt (ergänzende Abbildung 5a). Daher können die mechanischen Eigenschaften der Spiralstruktur durch Vorspannung eingestellt werden. Der spezifische Mechanismus kann durch den Rankenkrümmungsausdruck19 erklärt werden:

Dabei ist ε die Vorspannung und t1 und t2 die Dicke der oberen bzw. unteren Ecoflex-Folie. Und m = t1/t2 und n = E1/E2 (E1 und E2 sind die Elastizitätsmodule der oberen bzw. unteren Ecoflex-Folie). In dieser Studie sind t1, t2, E1, E2, m und n konstant. Daher wird die anfängliche Krümmung der Ranke hauptsächlich durch die Vordehnung bestimmt. Die Auswirkungen der Vorspannung auf den Elastizitätsmodul (E) der helikalen Struktur wurden bewertet (Abb. 4c). Die Steigung des ungefähr linearen Teils der Dehnungs-Spannungs-Kurve ist der Elastizitätsmodul der erhaltenen Ranke45. Die Ergebnisse zeigen, dass im Vordehnungsbereich von 30 % bis 200 % der Elastizitätsmodul mit zunehmender Vordehnung zunimmt. Der Elastizitätsmodul, der 30 %, 50 % und 100 % der Vordehnung entspricht, beträgt 0,006, 0,02 und 0,078 MPa und liegt damit weit unter dem Turgor pflanzlicher Zellen (0,2–1,0 MPa)46. Daher hat die Vorspannung, die durch den um den Pflanzenstamm gewickelten AWS-Sensor erzeugt wird, keinen Einfluss auf das normale Pflanzenwachstum. Ergänzende Abbildung 5b zeigt die reversible Reaktion des AWS-Sensors (vorbereitet unter einer Vordehnung von 100 %, und seine effektive Dehnung beträgt etwa 150 %) bei verschiedenen Dehnungen von 1 % bis 100 %. Bei unterschiedlichen Belastungen zeigt der Sensor mit zunehmender Belastung reversible und verstärkte Reaktionen (die Verunreinigungsspitze von 1 % und 5 % kann durch Vibrationen verursacht werden, die durch das plötzliche Anhalten der Vorrichtung verursacht werden). Darüber hinaus wurden die wiederholten Reaktionen des Sensors mit Dehnungen von 60 % für 8000 s aufgezeichnet (ergänzende Abbildung 5c), und der Sensor bleibt stabil und weist eine ausgezeichnete Haltbarkeit auf. In den ersten paar Zyklen wurde eine Abwärtsdrift des Spitzenwerts der Widerstandsvariationsrate (ΔR/R0) beobachtet. Dies könnte auf den Aufbau neuer leitfähiger Netzwerke und die anschließende Bildung eines Gleichgewichtszustands der leitfähigen Netzwerke während der zyklischen Be- und Entladung zurückzuführen sein47.

a Die optischen Bilder des Versuchsaufbaus. b Die relative Widerstandsschwankung von AWS-Sensoren mit unterschiedlichen Vorspannungen im Verhältnis zur Zugspannung. c Der Elastizitätsmodul (E) einer helikalen Struktur mit unterschiedlichen Vorspannungen. d Schematische Darstellung der statischen Simulation mit Glasstäben. e Die Reaktionen des Sensors auf Glasstäbe mit unterschiedlichen Durchmessern (2, 3, 5, 7 und 10 mm). f Schematische Darstellung der dynamischen Simulation mittels Injektionsspritze. g Die Reaktionen des Sensors mit dynamischer Simulation. h Die schematische Darstellung des Sensormechanismus.

In dieser Studie wurde der Erfassungsmechanismus des AWS-Sensors mithilfe statischer Simulationsmethoden (Abb. 4d, e) und dynamischer Simulationsmethoden (Abb. 4f, g) untersucht. Der relative Mechanismus ist in Abb. 4h dargestellt. Die Reaktionen des Sensors auf Glasstäbe mit unterschiedlichen Durchmessern (2, 3, 5, 7 und 10 mm) wurden in der statischen Simulation untersucht (Abb. 4d). Wie in Abb. 4e dargestellt, nimmt die Widerstandsänderungsrate mit zunehmendem Glasstabdurchmesser zu, und es besteht eine gute lineare Beziehung zwischen der Widerstandsänderungsrate des Sensors und dem Glasstabdurchmesser (R2 = 0,9934). Dies ist wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass der abnehmende Glasstabdurchmesser zu einer zunehmenden Krümmung des Sensors führt und die poröse 3D-Graphenstruktur stärker komprimiert wird (Abb. 4h). In der dynamischen Simulation wurde eine mit einem AWS-Sensor umwickelte 5-ml-Spritze an einer automatischen Probeninjektionspumpe befestigt. Die Injektionspumpe drückte langsam auf den Spritzenkolben. Beim Vorbeifahren des Kolbens kam es zu einer geringfügigen Ausdehnung von etwa 100 µm (Abb. 4f). Infolgedessen führt die Ausdehnung zu einer Verringerung der Krümmung und Teile der komprimierten porösen 3D-Graphenstruktur werden freigesetzt, was den elektrischen Widerstand erhöht (Abb. 4h). Die Reaktionen des Graphensensors mit geradem Muster und des Sensors mit Schlangenmuster werden verglichen (Abb. 4g), und es wird festgestellt, dass der Sensor mit Schlangenmuster weniger empfindlich ist als der Sensor mit geradem Muster, was darauf zurückzuführen ist Die Serpentinenstruktur kann die durch die mechanische Verformung verursachte Belastung absorbieren48.

Das Wachstum von Pflanzen erfordert bestimmte Umgebungsbedingungen wie ausreichend Licht, angemessene Luftfeuchtigkeit und Temperaturunterschiede. Daher muss im Gegensatz zu anderen tragbaren Sensoren für Tiere und Menschen der Einfluss von Umweltfaktoren auf die Leistung tragbarer Pflanzensensoren berücksichtigt werden. In dieser Studie wurde der Einfluss von Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Licht auf die Sensorleistung untersucht. Der AWS-Sensor wurde um einen Glasstab gewickelt und in einer künstlichen Klimabox getestet.

Bei steigender Temperatur führt die thermische Ausdehnung der Ecoflex-Folie zur Bildung von Mikrorissen im leitfähigen Netzwerk, wodurch sich die leitfähigen Kanäle verlängern und der elektrische Widerstand erhöht (Abb. 5a). Um die Temperaturbeständigkeit des Sensors zu verbessern, ist das LIG-Muster für den AWS-Sensor schlangenförmig gestaltet, da die schlangenförmige Struktur die durch die Wärmeausdehnung der Ecoflex-Folie verursachte Spannung absorbieren kann48,49. Wie in Abb. 5b dargestellt, weist der AWS-Sensor mit Schlangenmuster im Vergleich zum AWS-Sensor mit geradem Muster eine höhere thermische Stabilität auf. Typischerweise wachsen Gewächshauskulturen wie Tomaten bei Temperaturen von 15 bis 30 °C. Im Bereich von 15–30 °C wird der Temperaturkoeffizient des Widerstands (TCR) angewendet, um die Temperaturbeständigkeit des Sensors abzuschätzen. Der TCR kann durch die Formel ermittelt werden:

Dabei sind R(T) und R(T0) der Widerstand bei 30 °C bzw. 15 °C. Die Ergebnisse zeigen, dass der TCR des AWS-Sensors mit Schlangenmuster 0,17/°C beträgt, was viel weniger ist als der des AWS-Sensors mit geradem Muster (1,15/°C). Daher kann das schlangenlinienförmige Design verwendet werden, um die Temperaturinterferenz auf den AWS-Sensor zu reduzieren. Wie in Abb. 5c, d dargestellt, werden im Feuchtigkeitsbereich von 55–65 % und einem Beleuchtungsbereich von 0–8 klx beide Widerstandsreaktionen von zwei strukturierten Sensoren nicht beeinträchtigt. All dies zeigt, dass der AWS-Sensor mit schlangenlinienförmigem LIG über eine hervorragende Anti-Interferenz-Fähigkeit verfügt, was für tragbare Sensoren von Bedeutung ist, um das Pflanzenverhalten unter komplexen Feldbedingungen zu überwachen.

ein Schema der thermischen Ausdehnung des AWS-Sensors. b Die Reaktion des AWS-Sensors mit geradem Muster und des AWS-Sensors mit Schlangenmuster bei unterschiedlichen Temperaturen. c Die Reaktion des AWS-Sensors mit geradem Muster und des AWS-Sensors mit Schlangenmuster bei unterschiedlicher Luftfeuchtigkeit (55 %, 60 % und 65 %). d Die Reaktion des AWS-Sensors mit geradem Muster und des AWS-Sensors mit Schlangenmuster bei unterschiedlicher Beleuchtungsintensität (0–8 klx).

Wie in Abb. 6a gezeigt, kann sich der AWS-Sensor ohne Paste oder Klebstoff adaptiv um den Tomatenstiel wickeln. Wenn die Transpirationsrate der Pflanze höher ist als die Wasseraufnahmerate der Wurzel, schrumpft der Stamm. Stattdessen dehnt sich der Stamm aus. Daher kann der Puls einer Tomate verwendet werden, um den Wasserstatus widerzuspiegeln. Durch die Einbindung des AWS-Sensors in das IPWS kann das Antwortsignal drahtlos an das Smartphone übertragen werden. Zur In-vivo-Überwachung wurde eine Reihe von Tomatensämlingen mit einer Höhe von 25 cm verwendet. Wie in Abb. 6b dargestellt, wurde das IPWS verwendet, um die Schwankungen des Stammdurchmessers (SDV) der Tomatensaat in 15 cm Höhe über dem Boden zu überwachen. Ein kommerzieller LVDT-Sensor als Referenzsensor wurde verwendet, um die Praktikabilität und Genauigkeit von IPWS zu überprüfen. Der LVDT-Sensor wurde mit einem Gummiband am Tomatensaatstiel (10 cm über dem Boden) befestigt und mit einer anderen Halterung stabil gehalten, was für die Tomatensämlinge ziemlich schwierig ist. Darüber hinaus kann der LVDT-Sensor nicht am krummen und dünnen Schaft befestigt werden. Im Gegensatz dazu kann das IPWS ohne Gummiband oder Klebeband einfach an jedem Tomatenstiel angebracht werden (Abb. 6b).

a Schematische Darstellung des IPWS zur Pflanzenpulsüberwachung mit Smartphone zur kontinuierlichen Datenauslesung. b Die optischen Bilder des AWS-Sensors und des kommerziellen LVDT-Sensors am Tomatenstiel. c 11 Tage Überwachungskurven von IPWS und Referenzsensor. d Die Überwachungskurven am 2. Tag. e Die Bodenfeuchtigkeitsdaten und Stammüberwachungsdaten. f Die vom IPWS und dem Referenzsensor gemessene Schaftausdehnungsrate. g Die Linearität zwischen dem vom Referenzsensor gemessenen SDV und der vom IPWS gemessenen Widerstandsvariationsrate.

Der Tomatenstamm wurde 11 Tage lang mittels IPWS und Referenzsensor in einer künstlichen Klimabox überwacht. Abbildung 6c zeigt die Echtzeit-Überwachungskurve des SDV innerhalb von 11 Tagen, wobei die Daten alle 10 Sekunden aufgezeichnet werden. Der Gesamt-SDV zeigt eine Regelmäßigkeit des Pulses mit steigender Tendenz, und IPWS stimmt mit dem Reaktionstrend des Referenzsensors überein. Am Beispiel der Überwachungsdaten des 2. Tages (Abb. 6d) wurde die Tag-Nacht-Ausdehnung und Schrumpfung des Tomatenstiels untersucht. Wir haben festgestellt, dass die Wachstumszeit der Tomate hauptsächlich nachts liegt. Tagsüber sind SDV und Widerstandsvariationsrate tendenziell stabil. Dies liegt daran, dass die Transpirationsrate der Pflanzen nahezu gleich der Wasseraufnahmerate der Wurzeln ist. Die SDV- und Resistenzvariationsrate nimmt zu, was darauf zurückzuführen ist, dass die Transpirationsrate der Tomate nachts geringer ist als die Wasseraufnahmerate der Wurzeln.

Während der Überwachung wurde der Bodenfeuchtesensor verwendet, um die Änderung des relativen Bodenfeuchtegehalts (RSWC) aufzuzeichnen (Abb. 6e). Die anfängliche Bodenfeuchtigkeit betrug 50 % und sank am 8. Tag auf 8 %. Nach dem Gießen wurde die Bodenfeuchtigkeit wiederhergestellt. In Kombination mit der Bodenfeuchtigkeit werden die täglichen durchschnittlichen Reaktionen der beiden Sensoren verglichen und die konsistenten Trends werden angezeigt. Es wurde festgestellt, dass sich die Wachstumsrate von SDV verlangsamt, wenn die Bodenfeuchtigkeit weniger als 30 % beträgt. Die geschlossenen Stomata unter 24 % Bodenfeuchtigkeit zeigen auch das Auftreten von Trockenstress (ergänzende Abb. 6a, b). Nachdem die Bodenfeuchtigkeit wiederhergestellt ist, erhöht sich die Wachstumsrate von SDV und die Spaltöffnungen öffnen sich (ergänzende Abbildung 6c, d).

Wie in Abb. 6f gezeigt, erscheint die minimale Wachstumsrate von SDV, die von IPWS und Referenzsensor erhalten wurde, am 8. bzw. 9. Tag. Der Unterschied zwischen der vom IPWS und dem Referenzsensor erhaltenen minimalen Wachstumsrate kann durch die unterschiedlichen Standorte der Sensoren verursacht werden. Nach Erhöhung der Bodenfeuchtigkeit am 10. und 11. Tag erhöhte sich die Wachstumsrate. Darüber hinaus wurde eine lineare Anpassung zwischen dem vom Referenzsensor gemessenen SDV und der vom IPWS gemessenen Widerstandsvariationsrate durchgeführt (Abb. 6g). Es wurde festgestellt, dass eine gute lineare Beziehung zwischen der Resistenzvariationsrate und dem SDV des Tomatenstamms besteht (R2 = 0,9196). Daher kann das IPWS die Ausdehnung und Schrumpfung des Tomatenstängels aufdecken, um den Wasserzustand der Tomate widerzuspiegeln.

Zusammenfassend wurde ein auf AWS basierender IPWS-Sensor zur Pflanzenimpulsüberwachung entwickelt. Der AWS-Sensor kann sich aufgrund der biomimetischen Rankenstruktur adaptiv um den Stiel wickeln, ohne die normale Ausdehnung und Schrumpfung des Stiels zu beeinträchtigen. Wichtig ist, dass der AWS-Sensor mit LIG mit Serpentinenmuster im Vergleich zu einem Sensor mit LIG mit geradem Muster eine höhere Widerstandsfähigkeit gegenüber durch die Umgebungstemperatur induzierter Wärmeausdehnungsbelastung aufwies. Die Ergebnisse zeigen, dass das IPWS die Ausdehnung und Schrumpfung von Pflanzenstängeln drahtlos überwachen und das Wachstum und den Wasserzustand von Tomaten in Echtzeit widerspiegeln kann. Diese Arbeit ist für die kontinuierliche Überwachung des Pflanzenimpulses von Bedeutung und bietet auch eine Referenz für die Entwicklung robuster tragbarer Pflanzensensoren. Zukünftig soll der Sensor in Cloud Computing integriert werden und die Überwachungsinformationen an Präzisionsbewässerungsgeräte zurückgeben, um die landwirtschaftliche Bewässerung effizient zu steuern.

Eisen(III)-chlorid (FeCl3) wurde von Aladdin (China) bezogen. Die PR wurde von Shuangfu Plastic Raw Material Co., Ltd (Dongguan, China) gekauft. Der Ecoflex (Smooth on, 0050) wurde von der Dongzhixuan Co., Ltd (Shanghai, China) gekauft. Das PDMS (Dow Corning) wurde von Zadok Trading Co., Ltd (Shanghai, China) gekauft.

Die REM-Bilder wurden mit einem Feldemissions-Rasterelektronenmikroskop (Hitachi SU8010, Japan) aufgenommen. Die XRD-Analyse wurde mit einem D8-Advance-Diffraktometer (Bruker, Deutschland) gemessen. Die Charakterisierung der Raman-Spektren wurde mit einem Raman-Mikroskopsystem (LabRAM HR Evolution, Horiba Jobin Yvon) durchgeführt. Zur Durchführung des Laserinduktionsprozesses wurde ein computergesteuertes Laserritz-Mikrobearbeitungssystem (Nano Pro-III, Tianjin Jiayin Nanotechnology Co., Ltd., China) eingesetzt. Die künstliche Klimabox (PRX-1000D) wurde von Ningbo Safe Experimental Apparatus Co., Ltd, China, gekauft.

Die PR-Vorläuferlösung bestand aus PR und FeCl3 und wurde wie in früheren Berichten50 hergestellt. 5 g PR-Pulver wurden in 10 ml Ethanol gelöst, gefolgt von der Zugabe von 20 mg FeCl3 und der Ultraschallauflösung. Aufgrund der starken Hygroskopizität von FeCl3 sollte die Vorläuferlösung bei Bedarf vorbereitet werden. Der PR-Film wurde auf einem PDMS-Substrat hergestellt. Das gesamte PDMS-Substrat wurde mit der Vorläuferlösung bedeckt, und der homogene PR-Film kann erhalten werden, gefolgt von einem Schleuderbeschichtungsprozess bei einer Geschwindigkeit von 900 U/min/min‒1 für 40 s. Der erhaltene PR-Film wurde für das folgende Laserinduktionsverfahren bei Raumtemperatur getrocknet.

Die Herstellung des AWS-Sensors umfasst drei Verfahren. Erstens die Herstellung von LIG. Die Laserleistung (2,2, 2,5 und 2,8 W) und die Laserscangeschwindigkeit (16, 27 und 80 cm s‒1) wurden zur Herstellung von LIG mit unterschiedlichen Morphologien verwendet. Der überschüssige PR-Film wurde wiederholt mit Ethanol und Wasser gespült, um das strukturierte LIG zu erhalten. Zweitens die Übertragung von gemustertem LIG auf die Ecoflex-Folie. Das flüssige Vorläufersilikon von Ecoflex wurde durch Mischen der Komponenten A und B im Verhältnis 1:1 hergestellt. Das Silikon wurde 30 Sekunden lang im Gleichgewicht auf die Oberfläche des strukturierten LIG injiziert. Zur Bildung des homogenen Ecoflex-Films wurde ein Schleuderbeschichtungsverfahren mit einer Geschwindigkeit von 600 U/min/min für 60 Sekunden angewendet. Nach einstündiger Aushärtung bei Raumtemperatur wurde die ausgehärtete Ecoflex-Folie vorsichtig abgezogen, um die Ecoflex/LIG-Struktur zu erhalten. Die Kupferdrähte wurden an beiden Enden des strukturierten LIG mit leitfähiger Silberpaste beklebt, um eine Ecoflex/LIG-Elektrode zu bilden. Schließlich die Herstellung des AWS-Sensors. Die Ecoflex/LIG-Elektrode wurde umgedreht und mit einer Vorspannung von 0 %, 30 %, 50 %, 100 % und 200 % auf die vorgestreckte Ecoflex-Folie geklebt. Die Rückseite der Elektrode wurde durch Aufschleudern des flüssigen Ecoflex-Vorläufersilikons und Aushärten bei Raumtemperatur eingekapselt, um eine Sandwichstruktur zu bilden. Ein AWS-Sensor kann durch Lösen der vorgedehnten Folie erhalten werden.

Um die drahtlose Kommunikation zwischen dem AWS-Sensor und einem Smartphone zu realisieren, wurde ein Schaltkreis auf einer FPCB entworfen und hergestellt. Das System bestand aus einem AWS-Sensor, einem Analog-Digital-Wandler (ADC) LDC2214, einer ESP32-Center-Processing-Unit (CPU) mit WIFI-Modul und einer Stromquelle. Der Sensor wurde direkt an einen ADC angeschlossen, um die Widerstandsdaten zu übertragen. Die Sensordaten wurden dann über den ESP32-Controller verarbeitet und schließlich über das eingebaute WIFI-Modul an ein Smartphone übertragen. Dieses System kann über eine USB-Schnittstelle oder einen wiederaufladbaren Lithium-Ionen-Akku (Nennspannung 3,6 V) betrieben werden.

Die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie stützen, sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Diese Arbeit wurde von den Joint Funds der National Natural Science Foundation of China (Grant No. U20A2019) unterstützt.

Laboratory of Agricultural Information Intelligent Sensing, College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, VR China

Chao Zhang, Chi Zhang, Xinyue Wu, Jianfeng Ping und Yibin Ying

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Alle Autoren beteiligten sich an der Diskussion der Ergebnisse und an der Erstellung des Manuskripts. Chao Zhang, Jianfeng Ping und Yibin Ying konzipierten die ursprünglichen Ideen, die in dieser Arbeit vorgestellt werden. Chao Zhang leitete das Sensordesign und die Herstellung. Chi Zhang und Xinyue Wu leiteten den Entwurf und die Herstellung der drahtlosen Sensorschaltung. Chao Zhang schrieb das Manuskript, das von Jianfeng Ping und Yibin Ying weiter verbessert wurde.

Korrespondenz mit Yibin Ying.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Zhang, C., Zhang, C., Wu, X. et al. Ein integriertes und robustes System zur Überwachung des Pflanzenimpulses, das auf einem biomimetischen tragbaren Sensor basiert. npj Flex Electron 6, 43 (2022). https://doi.org/10.1038/s41528-022-00177-5

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Eingegangen: 13. Dezember 2021

Angenommen: 27. Mai 2022

Veröffentlicht: 13. Juni 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-022-00177-5

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