Hue-Resolved Strain Sensing in Mechanochromic Colloidal Photonic Crystal Films

Abstract

Mechanochromic materials, particularly colloidal photonic crystals (CPCs) embedded in soft stretchable films, hold significant potential in applications requiring precise and real-time strain monitoring. These materials exhibit strain-induced color changes arising from alterations in lattice periodicity, yet conventional quantification methods like spectroscopy are often costly, complex, and challenging to scale. Here, an image-based quantification framework is presented that evaluates mechanochromic behavior with high precision by tracking hue shifts in optical images. CPC films are prepared from core-shell nanoparticles with acrylate shells of different glass transition temperatures, allowing systematic control of elastic modulus and composition-dependent chromatic responses. RGB image data are converted into the hue-saturation-value (HSV) color space, where the hue component serves as a robust optical readout of lattice compression, directly reflecting nanoscale spacing changes. The hue-strain relationship is reproducible, material-dependent, and consistent under multi-axial loading, thereby linking strain-induced color shifts to intrinsic material properties. Statistical filtering together with consistency across different brightness levels further ensures stability under variable imaging conditions. This framework establishes hue as a precise and scalable metric for mechanochromic quantification, broadening opportunities for cost-effective strain sensing in wearable devices, soft robotics, and structural diagnostics.;본 연구의 목적은 기존의 정량화 방법론이 가진 한계를 극복하고, 부드러운 콜로이드성 포토닉 결정(Colloidal Photonic Crystals, CPCs) 필름의 메카노크로믹 (Mechanochromic) 거동을 정밀하게 분석하기 위한 확장 가능하며 비용 효율적인 이미지 기반 정량화 프레임워크를 확립하는 것이다. CPCs는 신축성 있는 필름에 삽입되어 격자 주기성 변화에 따른 색 변화를 나타내며 변형 모니터링에 큰 잠재력을 가지지만, 기조의 분광학적 측정은 고비용과 복잡성, 그리고 실시간 모니터링이 불가능하다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 유리 전이 온도 (Tg)가 체계적으로 조절된 아크릴레이트 쉘을 가진 코어-쉘 나노 입자를 이용하여 CPC 필름을 제조하였으며, 이를 통해 탄성계수와 조성 의존적인 색채 반응을 체계적으로 조절할 수 있었다. 광학 이미지의 RGB 데이터를 Hue-Saturation-Value (HSV) 색공간으로 변환하여 색조(Hue) 성분을 변형의 지표로 추출하였다. 추출된 Hue는 나노 규모의 격자 압축 변화를 직접 반영하는 견고하고 신뢰할 수 있는 광학적 판독값으로 작용한다. 주요 결과로, Hue와 변형률 관계는 PEA, PHMA, PMA 필름에 대하여 일관된 선형성을 보였다. 또한, 히스토그램 기반의 임계값 필터링을 통해 노이즈를 효과적으로 제거하여 측정 정확도를 높였으며, 다양한 밝기 조건에서도 Hue가 일정한 값을 나타내 실사용 환경에서의 신뢰성을 확보하였다. 특히 Hue-변형률 간의 상관관계는 재료-계면 수준의 격자 압축을 신뢰성 있게 포착하여, Hue가 CPC 필름 변형의 물리적으로 의미 있는 광학적 측정값임을 확립하였다. 결론적으로, 본 프레임워크는 Hue를 메카노크로믹 정량화를 위한 정밀하고 확장 가능한 측정 기준으로 확립하여 기존 분광학적 방법의 한계를 극복하였다. 개별 비디오 프레임으로부터 Hue 추출이 가능해지면서 연속적인 실시간 변형 정량화의 적합성을 높였으며, 이는 웨어러블 센서, 산업 모니터링 시스템 등 새로운 응용 경로를 개척한다. 향후 장주기 피로도 및 환경 안정성 테스트를 통한 최적화는 스마트 센싱 기술에 메카노크로믹 소재의 통합을 더욱 지원할 것이다.