专栏名称: 高分子科学前沿
高分子界新媒体:海内外从事高分子行业及研究的小分子聚合起来
目录
相关文章推荐
高分子科学前沿  ·  北京大学焦宁课题组JACS:首次实现聚烯烃的 ... ·  2 天前  
高分子科技  ·  西南林大杜官本院士团队 ... ·  4 天前  
高分子科技  ·  纳米能源所魏迪研究员 Sci. ... ·  6 天前  
高分子科学前沿  ·  香港大学/香港理工大学《CRPS》:基于玻璃 ... ·  5 天前  
高分子科学前沿  ·  他,全职回国建组不到1年,以第一作者发Nat ... ·  1 周前  
51好读  ›  专栏  ›  高分子科学前沿

厦大廖新勤团队《AFM》:感算一体化位置与压力双模态感知电子皮肤

高分子科学前沿  · 公众号  · 化学  · 2024-09-15 07:56

正文

高精度、无串扰的触觉感知为信息丰富的人机交互提供了一种直观的方式。然而,由于并行数据的后处理繁琐,触摸位置和强度的区分和标记需要大量的计算空间。

为了解决这一问题,厦门大学廖新勤陈忠团队提出了一种基于事件驱动触摸微分和感知功能的可编程、鲁棒性的电子皮肤(PR电子皮肤),力求解决冯·诺依曼框架下的固有缺陷。PR电子皮肤通过将计算框架集成到传感终端,实现了特征简化和数据传输量的减少。此外,事件驱动的功能模式极大压缩了未触发的冗余数据。得益于简化的最小数据集,PR电子皮肤能够以极快的响应速度(<0.3 ms)直接区分触摸位置和压力。其鲁棒的碳功能膜确保了在超过10,000次循环按压下保持稳定工作。PR电子皮肤的传感压力范围宽达210 kPa,并能够高灵敏度地提取滑动轨迹或敲击动作。此外,通过与定制神经网络相结合,构建了基于滑动动作的双加密识别系统,识别准确率高达98%,展现了其在智能交互和安全领域的巨大潜力。该研究以题为“A Programmable Electronic Skin with Event-Driven In-Sensor Touch Differential and Decision-Making”的论文发表于《Advanced Functional Materials》。厦门大学电子科学与技术学院陈忠教授廖新勤副教授为论文通讯作者,第一作者为厦门大学硕士生曹智诚,硕士生许奕晶、博士生于世凡黄梓健等人参与工作,新加坡南洋理工大学郑元谨教授(卓越集成电路设计中心主任)和北京科技大学廖庆亮教授(长江学者特聘教授、院长)提供重要支持帮助。研究工作得到了国家自然科学基金、福厦泉国家自主创新示范区合作项目、福建省自然科学基金和中央高校基本科研业务费等资助。
图一 仿生PR电子皮肤示意图。a)生物系统中触觉感知的示意图。b)机器人手部分集成了PR电子皮肤示意图。c)具有常规阵列结构的传统触觉传感器的i)结构图,ii)滑动原理图及相应信号,iii)感知架构示意图。d)具有传感器内计算架构的PR电子皮肤的i)结构图,ii)滑动原理图及相应信号,iii)传感器内计算架构示意图。e) PR电子皮肤设计剖面图。f)深度学习处理PR电子皮肤的信号用于不同的应用场景。
图二 位置层的传感机理及性能测试。a)神经纤维内动作电位产生的机制。b)位置层产生电信号的工作机理。c)含水性聚氨酯和不含水性聚氨酯的导电膜在胶带循环剥离次数下的电阻变化。d)不同体积比的去离子水与碳纳米管分散体形成的导电膜方阻。e)长期耐久性试验。f)位置层垫片厚度与最小响应压力的关系。g)不同宽度下位置层的性能响应。h)位置层的响应和恢复时间。i)不同模式滑动和不同位置接触时位置层的响应电阻。
图三 压力层的工作机理及性能测试。a)生物皮肤感应压力刺激的工作机制。b)压力层工作机理。c)单次胶带剥落后,导电膜的电阻随不同物质的加入而变化。d)不同金字塔大小压力层电流的相对变化。e)不同金字塔尺寸压力层探测范围的差异。f)不同垫片厚度压力层电流相对变化和最小检测压力。g)不对称和h)对称的压力层在三个不同的位置层按压得到响应电阻。i)压力从5.0 N逐步减小到1.3 N的响应电阻。j)加载压力为40 kPa时的微小压力检测。k)压力层的稳定性测试。

图四 可编程和按需功能层应用场景。a)基于位置层的鼠标控制方案图。b)位置层用于鼠标控制的操作流程框架。c)位置层在三个不同区域的响应电阻。d)电信号的种类及其对应的鼠标动作。e)具体的转换过程。f)基于压力层的亮度和颜色反馈方案图。g)压力强度连续变化下的亮度和颜色反馈。

图五 a)在二维神经网络的帮助下基于PR电子皮肤的应用演示框架。b)位置层的结构特性及其只对位置信号敏感。c)压力层的结构特点及其只对压力敏感。d) PR电子皮肤上的离散触摸示意图和相应的输出信号。e)滑动过程的轨迹成像及其对应位置(蓝色)和压力信号(红色)。
图六 双加密识别系统。a)指纹识别,b)面部识别,c)常用密码阵列及其相应的缺陷。d)基于PR电子皮肤的双加密识别系统原理图及其特征。e)来自PR电子皮肤的触摸位置和压力信号对应不同的输入信息。f) 2D-CNN模型的训练和测试损失。g) 2D-CNN的训练和测试精度模型。h)双加密识别系统的混淆矩阵。i)不同幻灯片的双加密识别系统框图输出状态。j)不同滑动状态下的界面显示和相应的操作功能

总结:这款PR电子皮肤的出现为人机交互领域带来了革命性的进展,不仅提升了触觉感知的精度和速度,还通过简化数据处理流程,大幅降低了数据传输的负担。未来,随着这一技术的进一步发展,或将广泛应用于智能设备、虚拟现实、医疗康复等多个领域,极大提升用户体验的同时,也为个性化和高安全性的智能交互提供了新思路。

--检测服务--

原文链接:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202412649
来源:高分子科学前沿
声明:仅代表作者个人观点,作者水平有限,如有不科学之处,请在下方留言指正!