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用于物體材質智能識別和分揀的離子電子皮膚

嘉峪檢測網        2023-01-06 17:01

基于離子導體材料的電子皮膚(ionotronic skins, ISs)由于在電學及靈活性等方面與生物組織的相似性,使其表現出良好的應用前景。然而ISs在實際使用中不僅需要保持結構的穩定性,還需要承受和適應一定的機械載荷和變形。因此,需考慮在復雜的機械環境下取得材料機械強度和韌性之間的平衡,以保證ISs在長期使用下的可靠性和穩定性。此外,現有的ISs觸覺物體識別大多基于力-應變傳感,但是基于力學的傳感對電子皮膚觸及的復雜物體的識別是不夠的,如硬度類似的硬橡膠和木頭材質的小球的識別仍無法通過接觸壓力來區分。此外,基于摩擦電的電子皮膚觸覺系統大多只能識別兩個物體的接觸-分離狀態,無法區分與它們相互作用的材料類型。基于現有ISs的缺陷,這項工作提出了一個系統的仿生策略,實現了ISs在機械性能的優化和功能上的智能化。
 
 
 

 
圖1. CIIS設計和制備
 
近日,上海科技大學凌盛杰課題組和東北林業大學陳文帥課題組合作設計了以細胞骨架啟發的IS (cytoskeleton-inspired IS, CIIS)。如圖1所示,第一個網絡是由細菌納米纖維素組成的框架,它具有與微管和肌動蛋白微絲相似的結構特征和相當的持續長度和分形維數(圖1D和E),作為維持IS結構完整性的支撐框架,使IS具有機械順從性。第二個網絡是絲素分子鏈(圖1B),絲素蛋白的稀疏結晶相交聯和拉伸特性使IS有效地將局部誘導的機械應力分散到IS內部的更大區域,從而可有效實現材料中的應力分散。
 
雙網絡結構使CIIS在機械性能上具有傳統IS無法比擬的優勢。如圖2所示,CIIS的應力-應變曲線表現出典型的類皮膚韌性材料的三階段行為。CIIS具有典型的纖維增強復合材料韌性斷裂特征。即使出現宏觀缺陷,試樣仍能逐漸承受外部載荷。這種韌性斷裂機制可以歸因于纖維網絡的逐漸斷裂、微絲的有限滑移和拉出以及基體的粘性阻力的協同作用。CIIS在剛度(51±15 MPa)、強度(6±1 MPa)、韌性(1.6±0.7 MJ m−3)和拉伸性(40 ~ 80%)之間保持著良好的平衡。其位于“生物三角”區域,進一步證實了其模仿皮膚的力學行為。此外,CIIS能夠承受一系列嚴酷的、動態的、長期的機械刺激,而電響應非常穩定,且沒有發生物理損傷。
 
圖2.CIIS的力學和電學性能
 
基于電子皮膚在識別方面的需求,可將其組裝成類皮膚摩擦發電機(SL-TENG),其中可使用CIIS和丙烯酸彈性體分別作為電極和介電材料,將其組裝成智能傳感識別系統。如圖3所示,當SL-TENG接觸不同材料時,不同物體產生的輸出電壓信號的峰值輪廓具有可重現性差異,在某些情況下,這些差異相對較弱,很難被人類區分出來。然而,通過數值優化方法,使用機器學習(ML)模型可以擬合決策結果,并在訓練過程中主動發現隱藏在信號中的特征。基于循環神經網絡構建ML模型,對軟橡膠、乒乓球、聚四氟乙烯、硬橡膠和木材等不同介質物體產生的輸出電壓信號進行訓練和聚類。為了避免同一材料信號強度的差異導致過擬合,在模型開始時采用批歸一化和密集層對信號進行歸一化,然后對信號進行預處理,提取初步特征。為了提高時間信號分類的可靠性,該模型以長短期記憶網絡為核心。最后,模型通過softmax函數歸一化后,輸出物體屬于每個材料類別的概率。在沒有過擬合的情況下,信號分類精度收斂于100%,高識別成功率使構建的人形機械手能夠系統地模擬人手對這種介電物體的識別和分類。通過物聯網技術將SL-TENG集成在機械手的手指上,手指敲擊電介質物體五次后,SL-TENG能夠準確識別出球的材料類型,并將其送入帶有相應標簽的籃子中。在600次分類測試中,機械手的成功率高達97.2%,證明了SL-TENG在識別和分類任務中的有效性和準確性。此外,即使部分受損,這些機械手仍可以正常工作。在480次分選試驗中,分選成功率仍高達98.1%。
 
圖3. SL-TENG在智能識別和分類任務中的應用
 
本研究開發了一種多尺度仿生策略來構建類皮膚ISs。首先,設計了細胞骨架啟發的雙網絡結構支撐ISs,這種仿生結構從根本上增強了IS的強度和韌性,并保持了其柔軟性和可拉伸性,使該設備能夠耐受各種復雜和苛刻的機械刺激。隨后,CIIS被組裝成一個類皮膚的摩擦納米發電機,以類似于人類手指觸摸的方式感知和識別物體。利用摩擦電信號訓練循環神經網絡來實現觸覺感知。在600次測試中,SL-TENG識別5種類型的球形物體的分類準確率達到97.2%。為了滿足無人條件下的實際使用需求,將其通過IoT技術與機械手集成,生成的機械手能夠準確識別各種球形物體的材質,并實現其分揀歸類。這些發現顯示了開發基于i-skin的類人機器人在智能分揀、自動操作和組裝應用方面的巨大潛力。
 
相關論文發表在期刊ACS Materials Letters上,東北林業大學和上海科技大學聯合培養博士研究生代晨晨和鹽城工學院葉超副教授為文章第一作者,凌盛杰教授、陳文帥教授和曹雷濤研究員為通訊作者。
 

 
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來源:ACS材料X

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