近日，记者从南方科技大学获悉，该校材料科学与工程系教授郭传飞团队研发出一种模拟人类指纹特征的柔性滑觉传感器，能准确无误地分辨如棉、纱、化纤、羊毛等细腻质地材料。该传感器有望用于人形机器人、人类义肢以及触觉虚拟现实等领域。相关成果发表在《自然·通讯》上。
“人体皮肤中两种不同的感受器，分别检测静压和振动，这两种感受器在人体皮肤中协同工作，使我们能够感知到各种触觉刺激，并做出相应反应。”郭传飞介绍，通过皮肤深层组织中的静压感受器，人类可感受到物体的硬度和形状，而皮肤的表层组织振动感受器，能够让人类快速感知机械刺激，进而转化为神经信号，传递给大脑进行解析。
“要模仿皮肤的这种功能极具挑战，要求传感器既具超高灵敏度，又有超快响应，这样才可在快速划过大量微小结构时，准确分辨结构尺寸、材质和数量。”郭传飞说。
基于此，郭传飞团队研发出一种模拟人类指纹特征的柔性滑觉传感器，在单个传感器里集成皮肤中两种感受器功能，通过材料和结构创新，这种传感器可分辨10微米大小的结构，并对高达400赫兹的频率产生响应，这和皮肤中感受器能感受到最大频率范围接近。
郭传飞介绍，通过提取传感器与目标物体接触时触觉信号，研究团队构建出机器学习模型，并将柔性滑觉传感器整合到人类手部义肢上，义肢在捕捉细小触觉信号的同时，亦能识别如棉、纱、化纤、羊毛、亚麻、泡泡纱等20种常见织物。
通过机器学习模型，这种柔性滑觉传感器在恒定滑速时可获得高达100%的识别准确度，即使在任意划速下也能达到99%左右，远高于人类手指78%的准确度。“人工触觉在某些方面已经显著超过人类触觉。”郭传飞表示，“这种柔性滑觉传感器或可称之为‘电子皮肤’。”
