Un sistema integrado y robusto de monitoreo de pulsos de plantas basado en un sensor portátil biomimético

Oct 23, 2023

npj Flexible Electronics volumen 6, Número de artículo: 43 (2022) Citar este artículo

3317 Accesos

9 citas

Detalles de métricas

Los sensores portátiles de plantas tienen el potencial de proporcionar mediciones continuas de la información fisiológica de las plantas. Sin embargo, el monitoreo estable y de alta fidelidad de plantas con pelos glandulares y cera es un desafío debido a la falta de adaptabilidad de la interfaz de los sensores portátiles de plantas convencionales. Aquí, inspirado en los zarcillos de plantas de bobinado adaptativo, se desarrolló un sistema portátil de planta integrado (IPWS) basado en un sensor de tensión de bobinado adaptativo (AWS) para el monitoreo del pulso de la planta. El IPWS consta de tres módulos, es decir, un sensor AWS, un circuito impreso flexible y una interfaz de visualización de aplicación de teléfono inteligente. Como elemento clave, el sensor AWS puede envolver de forma adaptativa el tallo del tomate. Es importante destacar que, con el grafeno inducido por láser con patrón de serpentina, el sensor AWS exhibe una excelente resistencia a la interferencia de temperatura con un coeficiente de resistencia a la temperatura de 0,17/°C. Se ha demostrado que el IPWS es estable y de alta fidelidad al monitorear el pulso de la planta, lo que puede reflejar el crecimiento y el estado del agua de la planta de tomate en tiempo real.

La comunicación con plantas silenciosas para obtener su información de crecimiento es importante para el estudio de mecanismos y mejorar el rendimiento de los cultivos1,2,3,4,5. Los estudios han demostrado que el proceso de crecimiento de las plantas es similar a la contracción y expansión del pulso humano, que se materializa en la contracción y expansión del tallo durante el día y la noche6,7,8. Y la repetición de la expansión conduce al crecimiento de las plantas. En realidad, las legumbres vegetales están relacionadas con la absorción y transpiración de agua por parte de las plantas8,9,10. Durante el día, cuando la mayoría de los estomas de las hojas están abiertos y la transpiración de agua de las hojas es mayor que la absorción de agua por las raíces, el diámetro del tallo apenas cambia o se encoge. Por la noche, cuando los estomas de las hojas están cerrados, la planta absorbe más agua de las raíces que la evaporación de agua de las hojas, y el tallo se expandirá. Cuando el agua escasea, el tallo se encoge evidentemente. Por lo tanto, monitorear el pulso de la planta puede comprender la relación entre el crecimiento de la planta y el suministro de agua.

Actualmente, los sensores aplicados para el monitoreo de pulsos de plantas son principalmente sensores de transductor variable lineal rígido (LVDT)11. Los sensores LVDT voluminosos y pesados ​​son difíciles de reparar y tienen una fuerza de preapriete en las plantas8, lo que no es adecuado para el monitoreo de plántulas de plantas, ya que el crecimiento de las semillas de las plantas es fundamental para el cuajado y el rendimiento de la fruta. Recientemente, los sensores de tensión flexibles que se pueden usar en las plantas han mostrado un enorme potencial para medir continuamente el crecimiento de las plantas12,13,14. En los últimos años, se han desarrollado varios sensores de deformación plana para el seguimiento del crecimiento de las plantas2,3,4. Sin embargo, todavía existen algunos desafíos en la aplicación de sensores de deformación plana para el monitoreo de pulsos de plantas. En primer lugar, los pelos glandulares compactos y la cera en el tallo de la planta afectan la fijación de los sensores planos portátiles. Los sensores unidos a las plantas con cinta no favorecen el crecimiento de las plantas y pueden caerse durante el seguimiento a largo plazo. Además, el entorno complejo supone una amenaza para la estabilidad de los sensores15. De hecho, el entorno de crecimiento de las plantas es complejo y cambiante, como los cambios de luz, humedad y temperatura, lo que podría conducir a la pérdida de la fidelidad de los datos de los sensores16. Finalmente, el método de adquisición de datos por cable tiene las desventajas de un cableado engorroso y un costo elevado. Hasta donde sabemos, todavía no se ha informado de ningún sistema de detección portátil con adaptabilidad flexible y excelente rendimiento antiinterferencias para el control de pulsos de plantas. Por lo tanto, es necesario desarrollar un sistema de detección portátil para plantas con adaptabilidad flexible, rendimiento antiinterferencias y transmisión inalámbrica de datos para monitorear el pulso de la planta.

En este documento, se desarrolló un sistema portátil de planta integrado (IPWS) basado en un sensor de tensión de devanado adaptativo (AWS) para el monitoreo inalámbrico del pulso de la planta (Fig. 1a). El IPWS consta de tres módulos, es decir, un sensor AWS, un circuito impreso flexible y una interfaz de visualización de aplicación de teléfono inteligente. El elemento clave, el sensor AWS, se diseñó inspirado en los zarcillos de las plantas, que pueden envolverse de forma adaptativa alrededor del tallo del tomate sin pasta ni adhesivo. Esta estructura de zarcillo biomimético convierte una tensión de estiramiento directo en el efecto de curvatura y evita la deficiencia de tensión de la fractura de la grieta. Además, el sensor AWS exhibe resistencia a la interferencia de temperatura a través del diseño con patrón de serpentina, lo que hace que el monitoreo antiinterferencias y de larga duración para el pulso de la planta se haga realidad. La expansión y contracción del vástago puede estimular el sensor AWS para generar una variación de resistencia, que puede ser registrada por el IPWS que transmite los datos de variación de resistencia al teléfono inteligente de forma inalámbrica. Los resultados muestran que el sistema IPWS puede monitorear con precisión el pulso de la planta para diagnosticar el crecimiento y el estado del agua de la planta de tomate.

a Las imágenes ópticas de zarcillo de planta e IPWS en plántulas de tomate. b Diagrama esquemático del sensor AWS integrado con el circuito impreso flexible. c Diagrama esquemático de la fabricación del sensor AWS. d La imagen óptica del circuito impreso doblado y la ilustración esquemática del diseño del sistema para la transducción de señales, el procesamiento y la transmisión inalámbrica desde el sensor AWS a la interfaz de usuario.

Como se muestra en la Fig. 1 complementaria, hay pelos glandulares compactos y aceite esencial en la superficie del tallo del tomate, lo que no favorece la fijación de sensores portátiles flexibles. Los zarcillos de las plantas pueden envolver los tallos de las plantas anfitrionas, y la curvatura de la línea espiral varía automáticamente con la expansión y contracción del tallo de las plantas, sin afectar el crecimiento normal de las plantas anfitrionas17,18. Los estudios sobre zarcillos de plantas demuestran que la capa más cercana a la superficie cóncava de los zarcillos está más lignificada que la del otro lado, lo que conducirá a un desajuste de la tensión en la interfaz de la fibra y hará que los zarcillos se enrosquen18,19,20. De acuerdo con este mecanismo, se diseñó el sensor portátil de la planta con una estructura de zarcillo biomimético, que puede envolverse de manera adaptativa alrededor del tallo del tomate sin ningún dispositivo de fijación ni cinta (Fig. 1a). Como se muestra en la Fig. 1b, el AWS es una estructura de sándwich, con una pared de grafeno inducido por láser (LIG) porosa 3D intercalada entre capas transparentes de Ecoflex. La capa LIG intercalada puede convertir la respuesta de tensión en la señal de resistencia, que puede ser capturada, convertida y transmitida por el módulo de circuito impreso flexible. El proceso de preparación del sensor AWS se muestra en la Fig. 1c. Hay dos estrategias significativas. En primer lugar, es la transferencia de LIG estampado de polidimetilsiloxano (PDMS) a Ecoflex. Preparamos la pared LIG porosa 3D sobre los sustratos de tereftalato de polietileno (PET), vidrio, poliestireno y PDMS, respectivamente. Luego se aplicó Ecoflex para transferir el LIG. Como se muestra en la Fig. 2 complementaria, los resultados mostraron que el LIG en los primeros tres sustratos no se pudo transferir por completo, y solo el LIG en el sustrato PDMS se pudo transferir por completo. Esto se debe a la baja energía superficial de PDMS (≈30 mN m‒1)21,22,23, que proporciona un sustrato no adhesivo para pelar LIG24. Esta estrategia puede transferir patrones LIG precisos a gran escala (Fig. 3 complementaria). En segundo lugar, el LIG estampado transferido se voltea y se adhiere a la superficie de otra película Ecoflex preestirada. Después de liberar la película preestirada, la tensión no coincidente entre las interfaces superior e inferior hace que la película de polímero compuesto se enrolle automáticamente en una estructura de zarcillo con una curvatura específica. La curvatura de la estructura en espiral se puede ajustar ajustando los trenes previos, lo que se discutirá en la caracterización de las propiedades electromecánicas.

La comunicación inalámbrica de datos juega un papel esencial en los sistemas de detección portátiles25,26,27. Los sistemas de sensores inalámbricos portátiles para el cuerpo humano a menudo se integran con la comunicación Bluetooth28,29,30. Sin embargo, el uso de la transmisión inalámbrica Bluetooth es imposible de realizar un monitoreo remoto y a gran escala de las plantas en el campo. Por lo tanto, se diseñó y fabricó un circuito impreso flexible con función de transmisión inalámbrica de datos WIFI para realizar la comunicación inalámbrica entre el sensor AWS y un teléfono inteligente. El principio detallado y el proceso de fabricación se describen en la sección de métodos y se muestran en la Fig. 1d y la Fig. 4 complementaria. Como se muestra en la Fig. 4 complementaria, los usuarios pueden ver los datos de seguimiento de varios tomates y exportar datos a través de la interfaz del teléfono móvil.

Preparamos el LIG poroso 3D sobre la película de resina fenólica (PR) y transferimos el LIG a la película Ecoflex (Figs. 2 y 3). Se utilizó un microscopio electrónico de barrido (SEM) para caracterizar las morfologías de la LIG y la LIG transferida. La microestructura de la LIG está determinada principalmente por la potencia del láser y la velocidad de exploración (Fig. 2)31,32. La baja potencia del láser y la rápida velocidad de escaneo no proporcionarían suficiente energía para la formación de grafeno (Fig. 2a). Si la potencia del láser es demasiado alta, la estructura de grafeno poroso 3D se quemará en exceso, lo que provocará el colapso de la estructura de la capa y aumentará la resistencia (Fig. 2e). La Figura 2b muestra que la estructura de la pared de grafeno poroso 3D se puede formar bajo la potencia del láser de 2,5 W y la velocidad de exploración de 27 cm s‒1, y estas estructuras porosas se forman mediante la liberación de gas en el proceso de transformación del láser. La estructura porosa 3D uniforme facilita la penetración de Ecoflex y, por lo tanto, puede transferirse completamente desde la superficie del sustrato PDMS. Después del proceso de transferencia, la estructura de lámina LIG multicapa de interconexión se reserva, y el caucho de silicona inevitablemente ocupa mucho espacio poroso (Fig. 3f, g). Después de la aplicación de la deformación del 5% (Fig. 3h), se puede ver que en la superficie aparecen muchas microfisuras que consisten en espacios, islas y puentes que conectan islas separadas33. Estas microfisuras provocan una fractura parcial de la red conductora original, lo que conduce a una mayor resistencia eléctrica y respuesta a la deformación34,35.

a–c Imágenes SEM de LIG preparadas con diferentes velocidades de escaneo láser (80, 27 y 16 cm s‒1) con una potencia de láser de 2,5 W. d, e Imágenes SEM de LIG preparadas con diferente potencia de láser (2,2 y 2,8 W ) con una velocidad de escaneo láser de 27 cm s‒1. f Imagen SEM de LIG preparado y el mapeo elemental correspondiente de elementos C, O y Si. Barras de escala: 10 μm.

a El diagrama de LIG antes de ser transferido. b La imagen SEM de LIG. c El espectro Raman de LIG. d El análisis XRD de LIG. e El diagrama de LIG transferido. f, g Las imágenes SEM de LIG transferidas. h Las morfologías SEM de LIG transferido bajo 5% de tensión. Barras de escala: b = 5 μm, f = 20 μm, g, h = 200 μm.

El espectro Raman es una técnica de caracterización de oro para materiales de carbono, que es extremadamente sensible a la estructura geométrica y la unión dentro de las moléculas36,37. Como se muestra en la Fig. 3c, LIG ​​exhibe tres picos Raman típicos de grafeno, que incluyen la banda D en 1335 cm‒1, la banda G en 1582 cm‒1 y la banda 2D en 2659 cm‒1, mientras que la banda D corresponde a la estructura defectos en el grafeno, y la banda G está relacionada con el patrón E2g del carbono del grafito36,38,39. La baja relación ID/IG de 0,52 revela la estructura altamente cristalina del grafeno40,41,42. La banda 2D obvia revela la formación de estructuras de grafeno multicapa 3D43. Los patrones de difracción de rayos X (XRD) de LIG y PR se muestran en la Fig. 3d. El pico característico de PR está a 19,1°, mientras que apenas hay pico característico de PR en el espectro Raman de la LIG. Hay picos típicos de fase de cristal grafítico (002) y (100) a 26,1° y 43,4°, respectivamente32,44. Estos resultados confirman aún más la formación de la estructura de grafeno.

Las propiedades electromecánicas del sensor AWS (Fig. 4a-c) se investigaron mediante pruebas de tracción mecánica. Similar a la deformación de los zarcillos de las plantas, el proceso de deformación del sensor AWS consiste en una deformación elástica y una deformación plástica45. La deformación elástica ocurre primero durante el proceso de deformación, seguida por la deformación plástica. La estructura LIG se desgarró y finalmente se rompió durante la deformación plástica. Como se muestra en la Fig. 4b, se investigó el efecto de diferentes tensiones previas (0 %, 30 %, 50 %, 100 % y 200 %) en los rangos efectivos de detección de tensión del sensor AWS. En comparación con el rango de detección de deformación del sensor planar (0 % de deformación previa), los sensores ASW (30 %–200 % de deformación previa) muestran rangos de detección de deformación efectivos más altos. Para los aumentos de tensión previa del 30 % al 200 %, el rango de detección de la tensión disminuye del 240 % al 66 %. Esto se debe a que la predeformación más grande da como resultado más hélices con una curvatura más pequeña, lo que conduce a la disminución del rango de deformación elástica y la aparición más temprana de deformación plástica (Fig. 5a complementaria). Por lo tanto, las propiedades mecánicas de la estructura en espiral se pueden ajustar mediante pretensión. El mecanismo específico se puede explicar mediante la expresión de curvatura del zarcillo19:

Donde ε es la predeformación, y t1 y t2 son el espesor de la película Ecoflex superior e inferior, respectivamente. Y m = t1/t2, y n = E1/E2 (E1 y E2 son los módulos de Young de la película Ecoflex superior e inferior, respectivamente). En este estudio, t1, t2, E1, E2, m y n son constantes. Por lo tanto, la curvatura inicial del zarcillo está determinada principalmente por la predeformación. Se evaluaron los efectos de la predeformación sobre el módulo elástico (E) de la estructura helicoidal (Fig. 4c). La pendiente de la parte lineal aproximada de la curva deformación-esfuerzo es el módulo de elasticidad del zarcillo obtenido45. Los resultados muestran que en el rango de preesfuerzo de 30% a 200%, el módulo elástico aumenta a medida que aumenta el preesfuerzo. El módulo de elasticidad correspondiente al 30 %, 50 % y 100 % de preesfuerzo es de 0,006, 0,02 y 0,078 MPa, que es mucho menor que la turgencia de las células vegetales (0,2–1,0 MPa)46. Por lo tanto, la pretensión generada por el sensor AWS envuelto alrededor del tallo de las plantas no afectará el crecimiento normal de las plantas. La Fig. 5b complementaria muestra la respuesta reversible del sensor AWS (Preparado bajo una tensión previa del 100 %, y su tensión efectiva es de aproximadamente el 150 %) bajo varias tensiones del 1 % al 100 %. Para diferentes deformaciones, el sensor muestra respuestas reversibles y aumentadas con el aumento de la deformación (el pico de impureza del 1 % y el 5 % puede deberse a la vibración de la parada repentina del accesorio). Además, las respuestas repetidas del sensor se registraron con deformaciones del 60% durante 8000 s (Fig. 5c complementaria), y el sensor permanece estable y exhibe una excelente durabilidad. Se observó una deriva descendente en el valor máximo de la tasa de variación de la resistencia (ΔR/R0) en unos pocos ciclos iniciales. Esto podría deberse a la construcción de nuevas redes conductoras y la posterior formación de un estado de equilibrio de las redes conductoras durante la carga y descarga cíclica47.

a Las imágenes ópticas del montaje experimental. b La variación de resistencia relativa de los sensores AWS con diferentes tensiones previas frente a la tensión de tracción. c El módulo elástico (E) de la estructura helicoidal con diferentes pretensiones. d Ilustración esquemática de simulación estática utilizando varillas de vidrio. e Las respuestas del sensor a varillas de vidrio con diferentes diámetros (2, 3, 5, 7 y 10 mm). f Ilustración esquemática de simulación dinámica utilizando jeringa de inyección. g Las respuestas del sensor con simulación dinámica. h La ilustración esquemática del mecanismo de detección.

En este estudio, se investigó el mecanismo de detección del sensor AWS mediante el uso de métodos de simulación estática (Fig. 4d, e) y simulación dinámica (Fig. 4f, g). El mecanismo relativo se exhibe en la Fig. 4h. Las respuestas del sensor a varillas de vidrio con diferentes diámetros (2, 3, 5, 7 y 10 mm) se investigaron en la simulación estática (Fig. 4d). Como se muestra en la Fig. 4e, la tasa de variación de la resistencia aumenta con el aumento del diámetro de la varilla de vidrio y existe una buena relación lineal entre la tasa de variación de la resistencia del sensor y el diámetro de la varilla de vidrio (R2 = 0,9934). Es probable que esto se deba a que la disminución del diámetro de la barra de vidrio conduce al aumento de la curvatura del sensor, y la estructura de grafeno poroso 3D está más comprimida (Fig. 4h). En la simulación dinámica, se fijó una jeringa de 5 ml envuelta con un sensor AWS en una bomba automática de inyección de muestras. La bomba de inyección empujó lentamente el pistón de la jeringa. Cuando pasó el pistón, se produjo una pequeña expansión de unos 100 µm (Fig. 4f). Como resultado, la expansión conduce a la disminución de la curvatura y se liberan partes de la estructura de grafeno poroso 3D comprimida, lo que aumenta la resistencia eléctrica (Fig. 4h). Se comparan las respuestas del sensor de grafeno con patrón recto y el sensor con patrón serpentino (Fig. 4g), y se encuentra que el sensor con patrón serpentino es menos sensible que el de patrón recto, lo cual se debe a que el estructura serpentina puede absorber la tensión causada por la deformación mecánica48.

El crecimiento de las plantas requiere condiciones ambientales específicas, como luz adecuada, humedad adecuada y diferencias de temperatura. Por lo tanto, a diferencia de otros sensores portátiles para animales y seres humanos, se debe considerar el impacto de los factores ambientales en el rendimiento de los sensores portátiles de la planta. En este estudio, se investigó la influencia de la temperatura, la humedad y la luz en el rendimiento del sensor. El sensor AWS se envolvió en una varilla de vidrio y se probó en una caja de clima artificial.

Cuando la temperatura aumenta, la expansión térmica de la película Ecoflex da como resultado la formación de microfisuras en la red conductora, lo que alarga los canales conductores y aumenta la resistencia eléctrica (Fig. 5a). Para mejorar la resistencia a la temperatura del sensor, el patrón LIG está diseñado para ser serpentino para el sensor AWS, ya que la estructura serpentina puede absorber la tensión causada por la expansión térmica de la película Ecoflex48,49. Como se muestra en la Fig. 5b, en comparación con el sensor AWS de patrón recto, el sensor AWS de patrón serpenteante exhibe una mayor estabilidad térmica. Por lo general, los cultivos de invernadero, como los tomates, crecen a temperaturas de 15 a 30 °C. En el rango de 15 a 30 °C, el coeficiente de temperatura de resistencia (TCR) se aplica para estimar la resistencia del sensor a la temperatura. El TCR se puede obtener mediante la fórmula:

Donde R(T) y R(T0) son la resistencia a 30 °C y 15 °C, respectivamente. Los resultados muestran que el TCR del sensor AWS con patrón serpentino es de 0,17/°C, que es mucho menor que el del sensor AWS con patrón recto (1,15/°C). Por lo tanto, el diseño con patrón de serpentina se puede utilizar para reducir la interferencia de temperatura con el sensor AWS. Como se muestra en la Fig. 5c, d, en el rango de humedad de 55 a 65 % y el rango de iluminación de 0 a 8 klx, las respuestas de resistencia de dos sensores estampados no se interfieren. Todo esto demuestra que el sensor AWS con LIG con patrón de serpentina posee una excelente capacidad antiinterferencias, lo cual es importante para que el sensor portátil de la planta monitoree el comportamiento de la planta en condiciones de campo complejas.

un esquema de la expansión térmica del sensor AWS. b La respuesta del sensor AWS con patrón recto y el sensor AWS con patrón serpenteante a diferentes temperaturas. c La respuesta del sensor AWS con patrón recto y el sensor AWS con patrón serpenteante a diferentes niveles de humedad (55 %, 60 % y 65 %). d La respuesta del sensor AWS con patrón recto y el sensor AWS con patrón serpentino a diferente intensidad de iluminación (0–8 klx).

Como se muestra en la Fig. 6a, el sensor AWS puede envolver de forma adaptativa el tallo del tomate sin pasta ni adhesivo. Cuando la tasa de transpiración de la planta es mayor que la tasa de absorción de agua de la raíz, el tallo se encoge. En cambio, el tallo se expande. Por lo tanto, el pulso del tomate se puede utilizar para reflejar el estado del agua. Al incorporar el sensor AWS en el IPWS, la señal de respuesta se puede transmitir al teléfono inteligente de forma inalámbrica. Para el monitoreo in vivo se utilizaron una serie de plántulas de tomate con una altura de 25 cm. Como se muestra en la Fig. 6b, el IPWS se usó para monitorear las variaciones del diámetro del tallo (SDV) de la siembra de tomate a 15 cm sobre el suelo. Se utilizó un sensor LVDT comercial como sensor de referencia para verificar la viabilidad y precisión de IPWS. El sensor LVDT se fijó en el tallo de la semilla de tomate (a 10 cm del suelo) con una banda elástica y se mantuvo estable con otro soporte, lo cual es bastante difícil para las plántulas de tomate. Además, el sensor LVDT no se puede fijar en el vástago torcido y tenue. Por el contrario, el IPWS se puede instalar simplemente en cualquier tallo de tomate sin ninguna banda elástica o cinta adhesiva (Fig. 6b).

a Esquemas del IPWS para monitoreo de pulso de planta con teléfono inteligente para lectura continua de datos. b Las imágenes ópticas del sensor AWS y el sensor LVDT comercial en tallo de tomate. c 11 días de curvas de monitoreo obtenidas de IPWS y sensor de referencia. d Las curvas de seguimiento en el 2º día. e Los datos de humedad del suelo y datos de monitoreo de tallos. f La tasa de expansión del vástago medida por el IPWS y el sensor de referencia. g La linealidad entre el SDV medido por el sensor de referencia y la tasa de variación de resistencia medida por IPWS.

El tallo del tomate fue monitoreado durante 11 días por IPWS y sensor de referencia en una caja de clima artificial. La Figura 6c muestra la curva de monitoreo en tiempo real de SDV dentro de 11 días, con datos registrados cada 10 segundos. El SDV general muestra una regularidad de pulso con una tendencia creciente, y el IPWS es consistente con la tendencia de respuesta del sensor de referencia. Tomando los datos de monitoreo del segundo día como ejemplo (Fig. 6d), se investigó la expansión y contracción del tallo del tomate durante el día y la noche. Notamos que el tiempo de crecimiento del tomate es principalmente de noche. Durante el día, la tasa de variación de SDV y resistencia tiende a ser estable. Esto se debe al hecho de que la tasa de transpiración de las plantas es casi igual a la tasa de absorción de agua de las raíces. La tasa de variación de SDV y resistencia aumenta, lo que se debe a que la tasa de transpiración del tomate durante la noche es menor que la tasa de absorción de agua de las raíces.

Mientras tanto, el sensor de humedad del suelo se utilizó para registrar el cambio del contenido relativo de humedad del suelo (RSWC) durante el monitoreo (Fig. 6e). La humedad inicial del suelo fue del 50 % y descendió al 8 % al octavo día. Después del riego, se recuperó la humedad del suelo. En combinación con la humedad del suelo, se comparan las respuestas promedio diarias de los dos sensores y se muestran las tendencias consistentes. Se encuentra que la tasa de crecimiento de SDV se ralentiza cuando la humedad del suelo es inferior al 30%. Los estomas cerrados bajo el 24% de humedad del suelo también demuestran la aparición de estrés por sequía (Figura complementaria 6a, b). Una vez que se recupera la humedad del suelo, la tasa de crecimiento de SDV aumenta y los estomas se abren (Fig. 6c, d complementarias).

Como se muestra en la Fig. 6f, la tasa de crecimiento mínima de SDV obtenida de IPWS y el sensor de referencia aparece el día 8 y el día 9, respectivamente. La diferencia de la tasa de crecimiento mínima obtenida del IPWS y el sensor de referencia puede deberse a las diferentes ubicaciones de los sensores. Después de aumentar la humedad del suelo el día 10 y el día 11, la tasa de crecimiento aumentó. Además, se realizó un ajuste lineal entre la SDV medida por el sensor de referencia y la tasa de variación de la resistencia medida por IPWS (Fig. 6g). Se encuentra que existe una buena relación lineal entre la tasa de variación de la resistencia y el SDV del tallo de tomate (R2 = 0.9196). Por lo tanto, el IPWS puede revelar la expansión y el encogimiento del tallo del tomate para reflejar el estado del agua del tomate.

En resumen, se desarrolló un sensor IPWS basado en AWS para el monitoreo de pulsos de plantas. El sensor AWS puede envolver el vástago de manera adaptativa sin afectar la expansión y contracción normales del vástago debido a la estructura de zarcillo biomimético. Es importante destacar que el sensor AWS con LIG con patrón serpentino exhibió una mayor resistencia a la tensión de expansión térmica inducida por la temperatura ambiental en comparación con el que usa LIG con patrón recto. Los resultados demuestran que el IPWS puede monitorear la expansión y el encogimiento del tallo de la planta de forma inalámbrica y reflejar el crecimiento y el estado del agua del tomate en tiempo real. Este trabajo es significativo para el monitoreo continuo del pulso de la planta y también proporciona una referencia para el desarrollo de un sensor portátil robusto para la planta. En el futuro, el sensor debería integrarse con la computación en la nube y enviar la información de monitoreo a los equipos de riego de precisión para guiar el riego agrícola de manera eficiente.

El cloruro de hierro (III) (FeCl3) se adquirió de Aladdin (China). El PR se compró a Shuangfu Plastic Raw Material Co., Ltd (Dongguan, China). El Ecoflex (Smooth on, 0050) se compró a Dongzhixuan Co., Ltd (Shanghai, China). El PDMS (Dow Corning) se adquirió de Zadok Trading Co., Ltd (Shanghai, China).

Las imágenes SEM se obtuvieron de un microscopio electrónico de barrido de emisión de campo (Hitachi SU8010, Japón). El análisis XRD se midió con un difractómetro avanzado D8 (Bruker, Alemania). La caracterización de los espectros Raman se llevó a cabo utilizando un sistema de microscopio Raman (LabRAM HR Evolution, Horiba Jobin Yvon). Se aplicó un sistema de micromecanizado de trazado por láser controlado por computadora (Nano Pro-III, Tianjin Jiayin Nanotechnology Co., Ltd., China) para llevar a cabo el proceso de inducción por láser. La caja de clima artificial (PRX-1000D) se adquirió de Ningbo Safe Experimental Apparatus Co., Ltd, China.

La solución precursora de PR consistía en PR y FeCl3 y se preparó como se informó anteriormente50. Se disolvieron 5 g de polvo de PR en 10 ml de etanol, seguido de la adición de 20 mg de FeCl3 y disolución ultrasónica. La solución precursora debe prepararse cuando sea necesario debido a la fuerte higroscopicidad de FeCl3. La película de PR se preparó sobre un sustrato de PDMS. La solución precursora se cubrió sobre todo el sustrato de PDMS y se puede obtener la película PR homogénea seguida de un proceso de recubrimiento por rotación a una velocidad de 900 rpm min‒1 durante 40 s. La película PR obtenida se secó a temperatura ambiente para el siguiente procedimiento de inducción por láser.

La fabricación del sensor AWS contiene tres procedimientos. En primer lugar, la fabricación de LIG. La potencia del láser (2,2, 2,5 y 2,8 W) y la velocidad de escaneo del láser (16, 27 y 80 cm s‒1) se utilizaron para preparar LIG con diferentes morfologías. La película PR redundante se enjuagó con etanol y agua repetidamente para obtener el LIG estampado. En segundo lugar, transferir LIG estampado a la película Ecoflex. La silicona precursora líquida Ecoflex se preparó mezclando los componentes A y B en una proporción de 1:1. La silicona se inyectó en la superficie de LIG estampado con 30 s de equilibrio. Se aplicó un procedimiento de recubrimiento por rotación a una velocidad de 600 rpm min‒1 durante 60 s para formar la película Ecoflex homogénea. Después de curar durante 1 hora a temperatura ambiente, la película Ecoflex curada se despegó con cuidado para obtener la estructura Ecoflex/LIG. Los cables de cobre se pegaron en ambos extremos del LIG estampado con pasta de plata conductora para formar el electrodo Ecoflex/LIG. Finalmente, la fabricación del sensor AWS. El electrodo Ecoflex/LIG se volteó y se pegó sobre la película Ecoflex preestirada con una tensión previa de 0 %, 30 %, 50 %, 100 % y 200 %. La parte posterior del electrodo se encapsuló mediante revestimiento por rotación con silicona precursora líquida Ecoflex y se curó a temperatura ambiente para formar una estructura tipo sándwich. Se puede obtener un sensor AWS liberando la película preestirada.

Se diseñó y fabricó un circuito en un FPCB para realizar la comunicación inalámbrica entre el sensor AWS y un teléfono inteligente. El sistema constaba de un sensor AWS, un convertidor digital analógico (ADC) LDC2214, una unidad central de procesamiento (CPU) ESP32 con módulo WIFI y una fuente de alimentación. El sensor se conectó directamente a un ADC para transmitir los datos de resistencia. Luego, los datos de detección se procesaron a través del controlador ESP32 y finalmente se transmitieron a un teléfono inteligente mediante el módulo WIFI insertado. Este sistema puede ser alimentado por una interfaz USB o una batería recargable de iones de litio (un voltaje nominal de 3,6 V).

Los datos que respaldan los hallazgos de este estudio están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

Li, Z. et al. Supervisión en tiempo real del estrés de las plantas a través del perfil quimiorresistivo de los volátiles de las hojas mediante un sensor portátil. Asunto 4, 2553–2570 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Nassar, JM et al. Dispositivos portátiles compatibles con plantas para el microclima localizado y el control del crecimiento de las plantas. npj Flex. Electrón. 2, 1–12 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Tang, W. et al. Fabricación rápida de un sensor de tensión portátil de nanotubos de carbono/grafito para el control en tiempo real del crecimiento de las plantas. Carbono 147, 295–302 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Tang, W., Yan, T., Ping, J., Wu, J. y Ying, Y. Fabricación rápida de un sensor de deformación flexible y extensible mediante tinta de agua a base de quitosano para el control del crecimiento de las plantas. Adv. Mate. Tecnología 2, 1700021 (2017).

Artículo CAS Google Académico

Chai, YF et al. Sensor usable de planta cohabitante in situ monitorea el transporte de agua en la planta. Adv. ciencia 8, 2003642 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Abdelfatah, A., Aranda, X., Save, R., de Herralde, F. & Biel, C. Evaluación de la respuesta de encogimiento máximo diario en cerezos jóvenes sometidos a ciclos de estrés hídrico en invernadero. agricola Gestión de agua 118, 150–158 (2013).

Artículo Google Académico

Wang, XS et al. Determinación de un indicador adecuado del contenido de agua del tomate basado en la variación del diámetro del tallo. ciencia Hortico. 215, 142–148 (2017).

Artículo Google Académico

Gallardo, M., Thompson, RB, Valdez, LC & Fernandez, MD Respuesta de las variaciones del diámetro del tallo al estrés hídrico en cultivos de hortalizas en invernadero. J. Hortic. ciencia Biotecnología. 81, 483–495 (2006).

Artículo Google Académico

Gallardo, M., Thompson, RB, Valdez, LC & Fernandez, MD Uso de variaciones en el diámetro del tallo para detectar estrés hídrico en plantas de tomate. Riego ciencia 24, 241–255 (2006).

Artículo Google Académico

Fernández, JE & Cuevas, MV Programación del riego a partir de las variaciones del diámetro del tallo: una revisión. Agr. Para. Meteorol. 150, 135–151 (2010).

Artículo Google Académico

Moreno, F., Conejero, W., Martín-Palomo, MJ, Girón, IF & Torrecillas, A. Valores de referencia de la contracción máxima diaria del tronco para la programación del riego en olivo. agricola Gestión de agua 84, 290–294 (2006).

Artículo Google Académico

Sengupta, D., Romano, J. & Kottapalli, AGP Electrospun agrupado de nanofibras de carbono para aplicaciones de detección táctil, propiocepción y seguimiento de gestos inspiradas en la piel. npj Flex. Electrón. 5, 1–14 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Han, S. et al. Sensores de deformación híbridos de nanocables y microfluidos multiescala con alta sensibilidad y capacidad de estiramiento. npj Flex. Electrón. 2, 1–10 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Guo, XG et al. Montaje mecánico controlado de mesoestructuras 3D complejas y sensores de deformación por pandeo por tracción. npj Flex. Electrón. 2, 1–7 (2018).

Artículo Google Académico

Chu, Z. et al. Un novedoso sensor de tensión de gradiente de arrugas con interferencia anti-agua y alto rendimiento de detección. química Ing. J. 421, 129873 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Zhao, YC et al. Un sistema portátil de detección electroquímica independiente. ciencia Adv. 6, eaaz0007 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Wong, SK & Chen, KC Un enfoque procedimental para modelar plantas trepadoras virtuales con zarcillos. computar Grafico. Foro 35, 5–18 (2016).

Artículo Google Académico

Wang, W., Li, C., Cho, M. & Ahn, SH Pinzas suaves inspiradas en zarcillos: Transformación de forma de compuestos de bicapa de polímero y papel programables. Aplicación ACS. Mate. Interfaces 10, 10419–10427 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Cheng, Y. et al. Un zarcillo conductor biomimético para electrónica, músculos y sensores ultraelásticos e integrables. ACS Nano 12, 3898–3907 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Wang, M., Lin, BP y Yang, H. Un zarcillo de planta imita un actuador suave con modos de movimiento de flexión fotosintonizable y torsión quiral. Nat. común 7, 13981 (2016).

Artículo CAS Google Académico

Fuard, D., Tzvetkova Chevolleau, T., Decossas, S., Tracqui, P. & Schiavone, P. Optimización de sustratos de poli-di-metil-siloxano para estudiar la adhesión y motilidad celular. Microelectrón. Ing. 85, 1289–1293 (2008).

Artículo CAS Google Académico

Zhang, EN et al. Los implantes cerebrales de silicona combinados mecánicamente reducen la respuesta de cuerpo extraño en el cerebro. Adv. Mate. Tecnología 6, 2000909 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Wang, L. et al. Sensores de deformación altamente extensibles, anticorrosivos y portátiles basados ​​en el compuesto de nanofibras de elastómero decorado con PDM/CNT. química Ing. J. 362, 89–98 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Greco, F. et al. Nanopelículas de PEDOT/PSS independientes, conductoras y ultrafinas. Materia blanda 7, 10642–10650 (2011).

Artículo CAS Google Académico

Park, YG, Lee, S. & Park, JU Avances recientes en sensores inalámbricos para dispositivos electrónicos portátiles. Sensores 19, 1–34 (2019).

Artículo Google Académico

Lee, Y., Cha, SH, Kim, YW, Choi, D. & Sun, JY Comunicadores iónicos transparentes y acoplables basados ​​en nanogeneradores triboeléctricos autolimpiables. Nat. común 9, 1804 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Lorwongtragool, P., Sowade, E., Watthanawisuth, N., Baumann, RR y Kerdcharoen, T. Una nueva nariz electrónica portátil para el cuidado de la salud basada en una matriz de sensores químicos impresos flexibles. Sensores 14, 19700–19712 (2014).

Artículo Google Académico

Lee, Y. et al. Electrónica híbrida intraoral inalámbrica para la cuantificación en tiempo real de la ingesta de sodio para el control de la hipertensión. proc. Academia Nacional. ciencia 115, 5377–5382 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Alam, AU, Clyne, D., Jin, H., Hu, NX y Deen, MJ Conjunto de sensores electroquímicos totalmente integrado, simple y de bajo costo para el monitoreo de la calidad del agua in situ. ACS Sens. 5, 412–422 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Yang, Y. et al. Un sensor portátil grabado con láser para la detección sensible de ácido úrico y tirosina en el sudor. Nat. Biotecnología. 38, 217–224 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Stanford, MG et al. Nanogeneradores triboeléctricos de grafeno inducidos por láser. ACS Nano. 13, 7166–7174 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Duy, LX et al. Fibras de grafeno inducidas por láser. Carbono 126, 472–479 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Wang, S. et al. Sensores de deformación portátiles basados ​​en grietas de red para la detección de deformaciones sutiles y grandes de los movimientos humanos. J.Mater. química C. 6, 5140–5147 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Luo, S., Samad, YA, Chan, V. & Liao, K. Grafeno celular: fabricación, propiedades mecánicas y aplicaciones de detección de tensión. Asunto 1, 1148–1202 (2019).

Artículo Google Académico

Zheng, Q., Lee, J.-H., Shen, X., Chen, X. y Kim, J.-K. Sensores físicos piezorresistivos portátiles basados ​​en grafeno. Mate. Hoy 36, 158–179 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Torrisi, L. et al. Investigación Raman de defectos estructurales inducidos por láser de películas de óxido de grafito. Conferencia web EPJ. 167, 04011 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Ferrante, C. et al. Espectroscopía Raman de grafeno bajo excitación láser ultrarrápida. Nat. común 9, 308 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Zhang, C., Ping, JF & Ying, YB Evaluación del nivel de trans-resveratrol en vino de uva utilizando un sensor electroquímico basado en grafeno poroso inducido por láser. ciencia Entorno Total. 714, 136687 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Zobeiri, H., Hunter, N., Wang, R., Wang, T. & Wang, X. Caracterización directa del desequilibrio térmico entre fonones ópticos y acústicos en papel de grafeno bajo excitación de fotones. Adv. ciencia 8, 2004712 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Gao, XL et al. Hidrogeles de óxido de grafeno reducido preparados en presencia de fenol para condensadores electroquímicos de alto rendimiento. N. Materia de Carbono. 34, 403–415 (2019).

Artículo Google Académico

Usted, Z. et al. Los compuestos de grafeno y nanopartículas de metales nobles inducidos por láser habilitaron un biosensor flexible para la detección de patógenos. Biosens. Bioelectrón. 150, 111896 (2020).

Artículo CAS Google Académico

Han, Y. et al. Crecimiento directo de grafeno estirable de gran área altamente conductivo. Adv. ciencia 8, 2003697 (2021).

Artículo CAS Google Académico

Lin, J. et al. Películas de grafeno poroso inducidas por láser a partir de polímeros comerciales. Nat. común 5, 5714 (2014).

Artículo CAS Google Académico

Kurra, N., Jiang, Q., Nayak, P. & Alshareef, HN Grafeno derivado de láser: un electrodo de grafeno impreso tridimensional y sus aplicaciones emergentes. Nano Hoy 24, 81–102 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Feng, J., Zhang, W., Liu, C., Guo, M. y Zhang, C. Órbitas homoclínicas y heteroclínicas en zarcillos de pepino trepadores. ciencia Rep. 9, 5051 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Kha, H., Tuble, SC, Kalyanasundaram, S. & Williamson, RE Wallgen, software para construir redes de celulosa-hemicelulosa en capas y predecir su mecánica de deformación pequeña. Fisiol vegetal. 152, 774–786 (2010).

Artículo CAS Google Académico

Wu, SY, Peng, SH, Han, ZJ, Zhu, HW y Wang, CH Sensores de tensión ultrasensibles y extensibles basados ​​en una red de grafeno vertical similar a un laberinto. Aplicación ACS. Mate. Interfaces 10, 36312–36322 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Trung, TQ et al. Un sensor de temperatura estirable e insensible a la tensión basado en fibras compuestas elastoméricas independientes para el control de la temperatura de la piel en el cuerpo. Aplicación ACS. Mate. Interfaces 11, 2317–2327 (2019).

Artículo CAS Google Académico

Yang, J. et al. Sensor de temperatura portátil basado en nanoparedes de grafeno. RSC Avanzado. 5, 25609–25615 (2015).

Artículo CAS Google Académico

Zhang, Z. et al. Grafeno inducido por láser de luz visible a partir de resina fenólica: un nuevo enfoque para escribir directamente dispositivos electroquímicos basados ​​en grafeno en varios sustratos. Carbono 127, 287–296 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Descargar referencias

Este trabajo fue apoyado por los Fondos Conjuntos de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (Subvención No. U20A2019).

Laboratorio de Detección Inteligente de Información Agrícola, Facultad de Ingeniería de Biosistemas y Ciencias de los Alimentos, Universidad de Zhejiang, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China

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

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

Todos los autores contribuyeron a la discusión de los resultados y a la preparación del manuscrito. Chao Zhang, Jianfeng Ping y Yibin Ying concibieron las ideas originales que se presentan en este trabajo. Chao Zhang dirigió el diseño y la fabricación del sensor. Chi Zhang y Xinyue Wu dirigieron el diseño y la fabricación del circuito de detección inalámbrico. Chao Zhang escribió el manuscrito que Jianfeng Ping y Yibin Ying mejoraron aún más.

Correspondencia a Yibin Ying.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Zhang, C., Zhang, C., Wu, X. et al. Un sistema de monitoreo de pulso de planta integrado y robusto basado en un sensor portátil biomimético. npj Flex Electron 6, 43 (2022). https://doi.org/10.1038/s41528-022-00177-5

Descargar cita

Recibido: 13 diciembre 2021

Aceptado: 27 de mayo de 2022

Publicado: 13 junio 2022

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

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, un enlace para compartir no está disponible actualmente para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenido Springer Nature SharedIt