液晶壳:可用于无人驾驶和防伪技术的“智能”材料!

2018 年 5 月 30 日 IntelligentThings

导读


近日,卢森堡大学科学家领导的新研究表明,液晶壳未来有望应用于一系列新领域,例如:无人驾驶、防伪技术、新型传感器。


背景


1888年,奥地利植物学者 Reinitzer 发现了液晶。由此可见,科学家对于液晶的研究已经有超过百年的历史了。


什么是液晶?简单说,液晶就是液态晶体。它是一种介于固态和液态之间的,具有规则性分子排列的有机化合物液晶分子的排列有着特定顺序,这种顺序对外界条件,例如温度、电磁场的变化都非常敏感。在电场作用下,液晶分子会做规则旋转90度排列,产生透光度差异,如此在电源开关作用下产生明暗区别,以此原理控制每个像素,便可构成所需图像。


一直以来,液晶大规模实际应用的主要领域是显示屏。带大家回顾一下先前介绍过的液晶显示屏领域的创新成果,一起领略一下液晶显示技术的最前沿。例如,日本东北大学开发的超级柔性液晶显示屏它具有大面积、高分辨率、高稳定性等优点,可以应用于移动信息终端、可穿戴设备和大型电子标牌等场景中。



(图片来源:日本东北大学)


此外,东华大学与香港科技大学开发纸张般的液晶显示屏,充分今体现了如今电子产品小型化、轻薄化、柔性化、低成本的创新趋势。


(图片来源:Zhang et al


但是随着LEDOLED等技术的出现和发展,液晶显示屏的地位不断经受挑战。然而,我们不禁要问:除了显示屏,未来液晶还会有哪些新应用呢?


创新


近日,卢森堡大学科学家领导的新研究表明,液晶壳未来有望应用于一系列新领域,例如:无人驾驶、防伪技术、新型传感器。


(图片来源:卢森堡大学


几年来,Jan Lagerwall 教授以及他所领导的罗森堡大学物理与材料科学研究所(PHYMS)的团队一直在研究由液晶制成的微型壳体的机械与光学特性。


近日,他们与信息技术科学家 Gabriele Lenzini 博士、卢森堡大学SnT 跨学科中心教授 Peter Ryan、美国新泽西理工学院的助理教授 Mathew Schwartz 展开多学科合作,并在科学期刊《先进材料(Advanced Materials )》上发表了一篇论文,描述了这种材料可能具有开创性的未来应用。


技术


液晶壳的尺寸只有零点几毫米,因此很容易应用到物体表面。它们具有几个应用于工程方面的特性:它们可以高度选择性地反射光线,因此可以排列成机器可读的图案,例如二维码,在物体上添加编码信息。Lagerwall 教授解释道:“这些图案可用于指导无人驾驶汽车,或者在工厂中指引机器人搬运工件。对于GPS设备无法起作用的室内应用来说,这个功能将变得特别重要。”


(图片来源:卢森堡大学


(图片来源:卢森堡大学


这个壳可以制作成只反射特定波长的光线,例如红外线,这种光线对于人眼不可见。液晶壳会“全方位”地反射光线,也就是说,无论观看者的位置和视角如何,他们都会看到同样的图案。这种图案甚至还可以通过运动的物体来读取。


此外,壳通过这样一种方式制造:当壳接收到特定的外部影响时,例如压力、热量或者特殊的化学物质,它们会改变自己的结构。


与计算机一起解释这些变化,这些壳可以作为传感器使用,例如机器人指尖的压力传感器,让目前在机器人工程方面很难实现的触觉感知变得有可能。另外一项应用是,建筑内墙上的消防出口标志,它只有当温度超出特定阈值时才会变得可见。这些传感器的一大优点就是,它们可以被动地响应外部影响,无需电力和电池。


最后,液晶壳还可以用于防伪。当这些壳被放到一起时,出现的微图案是独一无二的,无法复制。这些不可克隆的图案可用于制作不可复制的标识,粘贴到贵重的物体上,例如艺术品或者昂贵的药品。结合加密工具,它们可以创造出一个系统,保证买家或用户拥有原始产品而不是伪造品。


价值


Lagerwall 教授明确表示,报告中阐述的想法还需要进一步研究。他说:“我们希望这篇文章能够刺激未来对液晶材料的研究进入符合当前社会发展的新方向。”


关键字


液晶传感器防伪无人驾驶


参考资料


【1】https://wwwen.uni.lu/university/news/latest_news/researchers_explore_new_applications_for_smart_material

【2】Mathew Schwartz, Gabriele Lenzini, Yong Geng, Peter B. Rønne, Peter Y. A. Ryan, Jan P. F. Lagerwall. Cholesteric Liquid Crystal Shells as Enabling Material for Information-Rich Design and Architecture. Advanced Materials, 2018; 1707382 DOI: 10.1002/adma.201707382




了解更多前沿技术文章,请点击“阅读原文”。咨询和交流,请联系微信:JohnZh1984

登录查看更多
0

相关内容

【硬核课】统计学习理论,321页ppt
专知会员服务
138+阅读 · 2020年6月30日
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
173+阅读 · 2020年6月28日
Yann Lecun 纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020)PPT
专知会员服务
179+阅读 · 2020年3月16日
普林斯顿大学经典书《在线凸优化导论》,178页pdf
专知会员服务
183+阅读 · 2020年2月3日
无人驾驶仿真软件
智能交通技术
21+阅读 · 2019年5月9日
自动驾驶汽车技术路线简介
智能交通技术
15+阅读 · 2019年4月25日
机器视觉技术的农业应用研究进展
科技导报
7+阅读 · 2018年7月24日
干货|25张PPT深度系统讲解机器视觉应用
机器人大讲堂
13+阅读 · 2017年12月12日
【无人机】无人机的自主与智能控制
产业智能官
47+阅读 · 2017年11月27日
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
Arxiv
136+阅读 · 2018年10月8日
Viewpoint Estimation-Insights & Model
Arxiv
3+阅读 · 2018年7月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年4月8日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月6日
Arxiv
3+阅读 · 2017年11月20日
VIP会员
相关论文
Arxiv
8+阅读 · 2018年11月27日
Arxiv
136+阅读 · 2018年10月8日
Viewpoint Estimation-Insights & Model
Arxiv
3+阅读 · 2018年7月3日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年4月8日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月6日
Arxiv
3+阅读 · 2017年11月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员