成都配资网 CMOS兼容压力传感器阵列突破人工触觉感知技术瓶颈

近日，西湖大学团队与合作者提出一种创新直接触觉感知方案，成功研发出CMOS兼容的高密度压力传感器阵列。该成果通过直接电学转换替代传统间接光学测量，有效解决了现有触觉传感器测量误差大、系统体积庞大的核心痛点成都配资网，实现了精准触觉感知功能，为机器人精细操作、智能假肢等领域的技术升级提供了重要支撑。相关研究成果已完成多项应用验证，展现出广阔的产业化前景。

触觉感知是机器人实现精细操作的核心前提，人类指尖的高密度触觉感受器赋予了精准感知物体纹理、大小和形状的能力。近年来，人工电子皮肤（触觉传感器阵列）在机器人领域应用日益广泛，例如Optimus-Gen 2等机器人的灵巧手便通过集成高密度触觉传感器提升操作精度。当前，视触觉传感是商业化高密度触觉传感器的主流技术路径，但这一技术存在明显短板：一方面，依赖间接光学测量导致压力测量误差较大，受光学畸变、光照变化等因素影响，不仅测量不准确，对微弱压力的响应也不敏感；另一方面，需配备光学组件、照明系统等部件，系统体积庞大，难以实现小型化，限制了集成密度的进一步提升。

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针对上述技术挑战，西湖大学团队跳出传统光学测量思路，提出了CMOS技术与电阻式压敏薄膜集成的直接触觉感知方案。该方案通过接触力的直接电学转换，大幅提升了力校准精度和微弱压力响应灵敏度，从根本上规避了视触觉传感器的固有缺陷。

据介绍，该传感器的核心是一款多尺度结构的压力敏感薄膜，由三维共形涂覆的碳纳米管（CNT）网络、多尺度结构的PDMS基底以及增强局部导电性的金（Au）薄膜三部分构成。这种多尺度结构设计不仅显著提升了传感器灵敏度，还增强了导电层与基底的界面稳定性，为优异性能奠定了基础。

性能测试显示，该传感器阵列表现卓越：可精准检测并区分29.8 mg和34.5 mg的微小重量，弱压力检测能力突出；响应时间和恢复时间分别仅为21 ms和20 ms，能够满足实时触觉感知需求。

在实际应用验证中，研究团队成功将传感器阵列集成到机械灵巧手指尖，构建起高集成度触觉感知系统。在实时成像测试中，该系统成功实现了字母"W"等复杂图案的高保真度触觉成像，15微米的像素尺寸可清晰呈现触觉接触细节。

在动态力方向检测方面，团队基于光流算法实现了实时力方向检测功能，可准确追踪手指在传感器表面的滑动轨迹，并通过HSV颜色空间编码可视化力方向分布，为机器人动态触觉感知提供了关键技术支撑。

在物体精细纹理识别应用中，研究团队以16种不同的"W"字形为训练样本，从8个不同角度（45度间隔，0-360度）采集3706个触觉图像样本。基于卷积神经网络（CNN）的分类系统仅需2个训练周期，识别准确率即达到100%，实时识别速度达13.1 ms，充分展现了该传感器在机器人精细触觉分类应用中的巨大潜力。

业内专家表示成都配资网，该传感器阵列兼具良好的集成特性和优异的性能表现，有效突破了现有触觉传感技术的瓶颈。未来，其有望在智能假肢、人机交互、机器人精细操作等多个领域实现广泛应用，推动相关产业的技术升级与发展。

发布于：上海市

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