西湖大学研发CMOS兼容型高密度压力传感器阵列，突破触觉感知关键技术
人类指尖具备高密度的触觉感受器，使其能够精准感知物体的形状、纹理与尺寸。近年来，人工电子皮肤技术，尤其是触觉传感器阵列，已在机器人领域取得广泛进展。以Optimus-Gen 2等灵巧手为例，集成高密度触觉传感器可显著增强机器人的操作精度和灵活性。
当前，触觉传感技术路径多样，其中基于视觉的触觉传感方案是实现高密度传感器集成的一种主流方式。然而，这类传感器仍面临两大技术瓶颈：一方面，其依赖间接光学测量，易受光学畸变、照明条件变化及机械滞后等因素影响，导致压力测量误差较大，对微弱压力响应能力较弱；另一方面，其系统结构复杂，包含光学组件、光源和保护结构，使得整体体积较大，限制了小型化和高密度集成的发展空间。
为解决这些技术难题，西湖大学工学院朱博文教授团队联合相关研究者，提出了一种基于CMOS技术与电阻式压敏薄膜融合的新型触觉感知方案。相比依赖光学间接测量的传统方法，该方案通过将压力直接转化为电信号，显著提升了力校准的精度与对微弱压力的灵敏响应能力。
图1 高密度触觉传感器阵列结构示意图
该压力敏感薄膜由三维共形沉积的碳纳米管（CNT）网络、具备多尺度结构的PDMS基体以及用于增强导电特性的金（Au）薄膜三层结构组成。这种多层次的结构设计不仅提高了传感器的灵敏度，还增强了导电层与基底之间的界面稳定性，为长期稳定运行提供保障。
图2 压力传感器的多尺度结构设计示意图
测试结果显示，该传感器在分辨率与灵敏度方面表现出色，可分别识别29.8 mg与34.5 mg的微小质量差异，展现出优异的微弱压力检测能力。动态性能方面，其响应时间与恢复时间分别为21 ms和20 ms，能够满足触觉感知系统对实时性的要求。
图3 基于跨尺度结构的触觉传感器性能测试数据
研究团队将该传感器阵列集成至机械灵巧手指表面，成功构建了高集成度的触觉感知系统。在实际应用中，系统能够实现对复杂形状如字母“W”的高保真触觉图像重建，15微米的像素精度可清晰还原接触细节，证明其具备精细的触觉成像能力。
图4 高集成度灵巧手指的触觉成像演示
在动态触觉方向检测方面，研究人员采用光流算法实现对滑动轨迹的实时跟踪，并通过HSV颜色空间对力方向进行可视化编码。该方法为机器人提供了一种直观、高效的动态触觉反馈机制，有助于提升操作的智能化水平。
图5 实时压力方向检测示意图
在物体纹理识别应用中，研究团队构建了包含16种“W”字形图案的训练集，从8个不同角度采集了3706幅触觉图像。利用卷积神经网络（CNN）进行分类训练，系统在仅两轮训练中便达到100%的识别准确率，单次识别耗时仅13.1 ms，展示了该传感器在机器人高精度触觉识别任务中的强大潜力。
图6 触觉传感阵列的物体纹理识别应用实例
该传感器阵列凭借出色的集成性能和感知能力，未来有望在智能假肢、人机交互系统以及高精度机器人操作等多个工业与医疗应用场景中获得广泛应用。
审核编辑：黄宇