南开新闻网讯(通讯员 张玮光)近日，南开大学电子信息与光学工程学院光电子薄膜器件与技术研究所、光伏材料与电池全国重点实验室张毅教授团队联合蒋崇云教授、南开大学物理科学学院许京军教授团队在力致发光材料智能柔性器件及多模态信息加密领域取得重要进展。相关研究成果分别以Turning a Material Flaw Into a Feature: Information Encryption and Readout via the Mullins Effect和Thermally Activated Mechanoluminescence for Dynamic Multimodal Encryption and Intelligent Handwritten Digit Recognition发表在Advanced Functional Materials与ACS Applied Materials & Interfaces上。
力致发光(ML)材料能够将机械刺激转化为光学信号，这种独特的物理特性使其在智能柔性器件与信息加密等领域备受关注。然而，目前ML材料普遍存在发光亮度较低和循环稳定性较差的问题。由于缺乏明确的理论指导和合理的设计，发光材料的研发与应用具有一定的偶然性。探索兼具高亮度与长期稳定性的ML材料及其功能化应用仍然是一个巨大的挑战。
首先，针对ML材料普遍亮度较低的问题，研究团队选择掺铜硫化锌(ZnS: Cu)作为研究对象，提出了一种简单而高效的热激活策略。通过激活ZnS: Cu内部固有的硫空位，使ZnS: Cu的ML强度提高了5倍，同时将ML的激活阈值从2 N降低至0.5 N，显著提高了ZnS: Cu的ML性能。基于热激活的ZnS: Cu发光材料，研究团队将其与自制的Sb2Se3光电探测器结合，构建了一个智能力光电耦合交互系统。该系统可以对不同的手写数字进行识别，准确率高达99.35%。该材料还被应用于一种动态多模态防伪平台，能够在力学或光学的不同刺激下显示不同的加密信息。本研究不仅实现了ML性能的跨越式提升，更为构建高灵敏度、智能化的人机交互终端与多模态安全防护系统提供了坚实的材料基础与系统化解决方案。
图1：热激活ZnS: Cu力致发光材料在动态多模态加密及智能手写数字识别中的应用
此外，弹性体中的“Mullins effect”（即应力软化现象）被认为是ML器件性能恶化的关键原因。研究团队以PDMS和ZnS: Cu复合薄膜作为研究对象，创造性地将这一“材料缺陷”转化为“功能优势”。虽然应力软化会降低固定应变下的发光强度，但在微应变下，发光强度却得到了反常的提升。经过研究，探明其原因为弹性体和荧光粉之间的界面接触发生了断裂和重组，降低了界面再分离的阈值，即使微小的应变也能使界面发生显著分离并产生ML。因此，ML器件可以通过预拉伸或预按压写入信息，并在微应变下对信息进行清晰读取。基于这一发现，研究团队不仅实现了模拟“巴甫洛夫的狗”的联想记忆学习过程，还展示了多级数据加密和个性化随机图案定制的不同功能。同时，基于应力软化存储的信息可以保存超过6个月，并能承受1000次以上的循环读取。该研究实现了思维跨越，打破了对传统ML器件性能恶化的认知瓶颈，为开发具备复杂逻辑存储与个性化定制功能的下一代仿生柔性平台提供了参考。
图2：将材料缺陷转化为功能优势：通过穆林斯效应实现信息加密与读取
南开大学电子信息与光学工程学院博士研究生邱文煜为上述两篇文章的第一作者，南开大学张毅教授、武莉教授、许京军教授以及蒋崇云教授为相关论文的通讯作者，南开大学为第一完成单位。
论文链接：
- https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acsami.6c01716?ref=article_openPDF
- https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/adfm.202530312?getft_integrator=clarivate&src=getftr&utm_source=clarivate
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