西湖大学开发CMOS兼容高密度压力传感器阵列，突破触觉感知瓶颈
人类指尖具备高密度的触觉感受器，使其能够精准识别物体的纹理、大小与轮廓等关键信息。近年来，人工电子皮肤——即触觉传感器阵列——在机器人系统中得到了深入应用。例如，Optimus-Gen 2等先进机器人的灵巧手已集成高密度触觉传感器，从而赋予其更精细的操作能力。
触觉传感技术的发展路径多样，其中视触觉传感技术是当前实现高密度触觉感知的主流方案之一。然而，尽管其在传感器密度方面表现不俗，仍面临两大主要限制：一方面，测量误差较高，主要受制于间接光学测量方式，如光学畸变、光照波动及机械滞后等因素，导致压力测量精度下降，同时对微弱压力不敏感；另一方面，系统结构复杂，需要配备光学元件、照明装置及防护外壳，难以实现小型化，限制了集成密度的进一步提升。
为解决上述技术难题，西湖大学工学院朱博文团队联合研究伙伴，提出了一种全新的直接触觉感知技术路线。与传统依赖光学测量的视触觉传感器不同，该方案基于CMOS工艺与电阻式压敏薄膜的融合，实现了触觉信号的直接电学转换，从而大幅提升了力的校准精度与微弱压力下的响应灵敏度。
图1 高密度触觉传感器结构示意
该压力敏感层由三维共形涂覆的碳纳米管（CNT）网络、多尺度构造的PDMS基底，以及用于提升局部导电性能的金（Au）薄膜组成。这种复合结构不仅有效增强了传感器的灵敏度，也显著提升了导电材料与基底界面的稳定性。
图2 压力传感器的多尺度结构设计
测试数据显示，该传感器阵列在分辨率和灵敏度方面表现出色，能够识别低至29.8 mg和34.5 mg的微小重量差异，展现出对弱压力的卓越感知能力。在动态响应方面，其响应时间与恢复时间分别为21 ms与20 ms，满足实时触觉感知应用对速度的要求。
图3 基于多尺度结构的触觉传感器性能展示
研究人员已将该传感器阵列成功集成于机械灵巧手指端，构建出高集成度的触觉感知系统。在实际成像测试中，该系统成功再现了“W”字等复杂图案的触觉图像，像素尺寸达15微米，能够清晰捕捉接触细节，展现了其在高保真触觉成像方面的潜力。
图4 灵巧手指端高集成度触觉成像展示
在动态力方向检测方面，研究团队结合光流算法实现了力矢量的实时识别，能够追踪手指在传感器表面的滑动路径，并分析力分布的方向。系统采用HSV（色调-饱和度-亮度）颜色空间进行可视化展示，为机器人动态触觉感知提供了有力的技术支持。
图5 实时压力方向分析结果
在物体精细纹理识别领域，团队利用16种不同形态的“W”字样本，在8个不同角度（以45度为间隔）采集了共计3706组触觉图像。基于卷积神经网络（CNN）的分类系统在仅两个训练周期后即达到100%识别准确率，实时识别速度达13.1 ms，显示出该传感器在机器人触觉分类任务中的广阔应用前景。
图6 触觉传感阵列在物体纹理识别中的应用
鉴于该传感器阵列在集成性能与技术指标上的显著优势，其未来有望在智能假肢、人机交互系统以及机器人精细操作等多个领域实现广泛部署。
审核编辑：黄宇