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清華付紅巖ACS Nano: 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助實現(xiàn)仿生軟傳感器陣列的對象識別

具有自我感知能力的軟界面在環(huán)境感知和反應(yīng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，材料和傳感系統(tǒng)之間日益增長的重疊給傳感器集成帶來了無數(shù)挑戰(zhàn)，包括多模態(tài)傳感設(shè)計、能夠?qū)崿F(xiàn)高時空傳感分辨率和高效處理方法的簡化系統(tǒng)設(shè)計。

在此，清華大學(xué)深圳研究生院付紅巖副教授等人報道了一種仿生軟傳感器陣列（BOSSA），它基于摩擦電效應(yīng)集成了壓力和材料感官數(shù)據(jù)并為個人和物體識別任務(wù)提供環(huán)境感知。其中，系統(tǒng)架構(gòu)由BOSSA和類似于大腦感知層次結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。

受人類體感神經(jīng)支配結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，BOSSA使用級聯(lián)電極作為嵌入低模量多孔硅橡膠中的“巴齊尼氏（Pacinian）感受器”，多孔硅橡膠傳感過程中的摩擦起電機(jī)制使BOSSA對壓力和材料都敏感。此外，級聯(lián)電極通向BOSSA中的行+列電極層顯著減少了行×列的數(shù)據(jù)采集通道數(shù)量。研究表明，BOSSA在單像素觸覺感知中具有更高的感知分辨率，并利用所提出的行掃描信號分析支持多像素感知（行×列），這在以前一直被忽視。

圖1. 用于用戶和對象識別的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的BOSSA

基于支持向量機(jī)（SVM）模型的輔助，作者使用BOSSA實現(xiàn)了基于單像素?fù)翩I動態(tài)的10個用戶（98.9%）的個人識別。此外，作者還展示了BOSSA在操控10個物體時記錄的多像素傳感圖（4000幀）的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

在類似于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層感知器（MLP）模型的輔助下，賦予的復(fù)合傳感能力使BOSSA能夠識別10個具有未知尺寸和形狀的不同材料物體（98.6%）的放置和提取，突出了 BOSSA在智能家居/行業(yè)中實現(xiàn)實際應(yīng)用的能力。此外，受益于壓力和材料傳感模式的集成、簡化的電極設(shè)計和易于制造等優(yōu)點，BOSSA在可部署和高分辨率傳感器界面方面具有廣闊的前景，可通過自然系統(tǒng)的靈敏度來感知環(huán)境。

圖2. 具有多像素傳感的深度學(xué)習(xí)輔助對象識別

Machine-Learning-Assisted Recognition on Bioinspired Soft Sensor Arrays, ACS Nano 2022. DOI: 10.1021/acsnano.2c01548

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