中國科學院李舟團隊Sci. Adv.:?新型觸覺傳感器可進行材料信息的感知

材料人編輯小單 1年前 (2022-08-12) 2027瀏覽

導讀：

人類觸覺系統可通過物理接觸來響應和量化觸覺信息，是人體與外界進行交流的重要方式之一。隨著材料科學及電子科學的快速發展，具有壓力、溫濕度等信息監測的觸覺傳感器也成為了研究熱點，然而利用觸覺傳感器對材料類型信息的量化仍具有一定挑戰性。盡管一些材料識別技術已取得一定進展，但它們仍然存在一定的局限性。例如，通過熱導率識別材料類型具有成本低、精度高的優點，但需要較長的測試時間。基于電磁的方法具有優異的響應速度，但可識別材料的類型僅限于金屬類等。因此，迫切需要一種低成本、高效率和高識別率的方法對各類型材料進行分辨。

成果掠影：

近日，中國科學院李舟團隊提出了一種基于摩擦電效應的傳感陣列可模擬并量化人類對物體材質觸覺感知的參數，并對基于摩擦電效應的材料識別機理及應用進行更深層研究和探索。研究者選用四種典型材料聚酰胺（PA66），聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET），聚苯乙烯（PS）和聚四氟乙烯（PTFE）作為傳感陣列的摩擦層，系統地研究并分析所構建的傳感陣列對不同類型材料的響應信號的差異，證實基于摩擦電效應的傳感陣列可對材料類型和粗糙度進行有效判斷。并基于此設計了一種具有超越人類觸覺感知能力的以智能手指為載體的材料識別系統。在機器學習的幫助下，該系統實現了對材料類型和粗糙度的精準識別與分類，僅使用四個傳感單元，可對12種常見材料如Acrylic，EVA，Glass，PU，PVC，Silicon，Wood等的種類識別準確率達96.8%，同時可對不同粗糙度的單一材質（Al）的識別準確率達96.5%，識別結果可通過智能手指上的OLED顯示屏進行實時顯示。為觸覺傳感器實現材料識別功能提供一種可行的方案。

相關研究成果以“Artificial tactile perception smart finger for material identification based on triboelectric sensing”為題發表在Science Advances期刊。論文的共同第一作者為中國科學院北京納米能源與系統研究所曲學鋮博士，談溥川博士及北京航空航天大學劉卓博士。中國科學院北京納米能源與系統研究所李舟研究員及羅聃青年研究員為本文的共同通訊作者。論文鏈接為：https://science.org/doi/10.1126/sciadv.abq2521。

核心創新點：

  1. 利用材料得失電子的差異性，基于摩擦電效應的傳感陣列來模擬并量化人類對材質觸覺感知的參數。
  2. 材料識別系統高度集成于智能手指，并結合機器學習分析，提高了材料識別的準確率，解決可識別材料類型的有限性，同時也提升了檢測效率。

數據概覽：

圖1. 材料識別系統的整體設計。(a) 智能手指示意圖。(b) 材料識別系統示意圖。(c) 傳感器與接觸材料之間的摩擦電特性信息示意圖。(d) 摩擦電序列。(e) 材料識別系統的運行過程。

圖2. 傳感陣列對各材料的輸出響應。(a，b) 傳感陣列對PTFE材料的VOC波形和相對幅值。(c，d) 傳感陣列對PS材料的VOC波形和相對幅值。(e，f) 傳感陣列對PET材料的VOC波形和相對幅值。(g，h) 傳感陣列對PA66材料的VOC波形和相對幅值。(i) 傳感陣列對Acrylic, EVA, PVC和Glass材料的輸出響應。

圖3. 傳感陣列對不同表面粗糙度Al塊的輸出響應。(a) 四種粗糙度的Al塊示意圖。(b) 四種粗糙度的Al塊表面形貌圖。(c) 傳感陣列對不同表面粗糙度Al塊的輸出響應。

圖4. 用于材料類型識別的機器學習分析方法。(a) 用于材料類型識別的機器學習流程圖。(b) 在機器學習中傳感單元數量對材料類型預測準確率的影響。(c) 2×2材料識別傳感陣列對十二種測試材料類型的機器學習識別準確率。(d) 樣本量對機器學習預測準確率的影響。

圖5. 智能手指進行材料識別展示。(a) 十二種測試材料。(b) 智能手指對Wood材料的識別展示。(c) 智能手指對PVC材料的識別展示。(d) 智能手指對PTFE材料的識別展示。(e) 智能手指對Ra=6.3（粗糙度）Al塊的識別展示。(f) 智能手指對Ra=3.2（粗糙度）Al塊的識別展示。(g) 智能手指對Ra=0.8（粗糙度）Al塊的識別展示。

成果啟示：

在這項工作中，作者利用材料得失電子的差異性，使用基于摩擦電效應的傳感陣列來模擬并量化人類對材質觸覺感知的參數，并結合機器學習技術構建了以智能手指為載體的材料識別系統，解決了傳統觸覺傳感器難以快速、準確且低成本地進行材料識別的技術難點，為觸覺傳感器具備材料識別的功能提供了一種有效解決方案，在醫療康復和智能工業等領域具有廣闊的應用前景。后續工作將聚焦于觸覺傳感器的柔性化和多功能化，以適配更復雜的應用場景。

補充：

相關內容受到國外各大新聞媒體的關注和報道，新聞鏈接：

https://scienceadvances.altmetric.com/details/133700640/news

本文由曲學鋮撰寫。

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