一张图像即可进行笔迹鉴定…UNIST与首尔大学开发出全球首个光学触觉传感器
联合研究团队开发仿皮肤触觉结构高分辨率高分子-发光材料复合传感器
从指纹、盲文识别到笔迹鉴定…论文发表于《Nature Communications》
一种被视为下一代生物识别技术的光学触觉传感器已被开发出来。
该传感器突破了传统光学传感器的局限,仅凭一张图像就能分析动态力,有望广泛应用于笔迹鉴定、表面分析、防伪等多个领域。
UNIST(校长 Park Jongrae)能源化学工程系的 Lee Jiseok、Ko Hyunhyeop、Kim Donghyeok 教授与首尔大学 Kim Jeonguk 教授组成的联合研究团队,开发出可实时分析运动触摸信号的光学触觉传感器。
从左起为 Lee Jiseok 教授、Baek Dahye、Ryu Chaeyoung 研究员、Kim Donghyeok、Ko Hyeonhyeop 教授,上排为 Son Changil、Kim Jinyoung、Park Seojeong 研究员。
View original image以往的传感器只能测量静态力,而研究团队实现了可将静态力与动态力分离并加以分析的技术。尤其是在笔迹鉴定领域,该技术能够将书写速度和压力变化可视化,并通过机器学习分析实现个体识别,开启了新的可能性。
这项技术的核心在于上转换纳米颗粒。利用这一材料,可以高分辨率测量动态力,并通过吸收近红外光,精准感知来自外部的作用力。
研究团队应用机器学习技术,对传感器采集的数据进行更加精细的分析。通过机器学习算法,从动态触摸信号中分离出垂直压力与摩擦剪切力,并准确识别力的方向。同时利用有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)验证了传感器内部力传递路径及信号变化的合理性。
传感器结构仿照人体皮肤的感受器结构,对力进行放大。仅凭单一光学图像,即可同时区分垂直压力和摩擦剪切力。它能够检测到轻触物体时产生的0.05牛顿这一极微小的力,并表现出9.12毫秒的快速响应速度。
该传感器不仅可用于书写,还可应用于指纹识别、盲文识别等多个领域。研究团队已将这一传感器应用于将盲文转换为语音的系统,并展示了动态生物识别系统和防伪应用程序。
Lee Jiseok 教授表示:“这是首个仿照皮肤感受器结构,同时将静态压力与动态摩擦力可视化,并通过机器学习将两种力分离并实现实时分析的研究。与传统材料相比,上转换纳米颗粒成本更低、噪声更小、信号更清晰。”
第一作者研究员 Son Changil 强调:“即便采用这种简单的传感器结构,未来也极有可能被用作高灵敏度笔迹检测等动态压力定量化传感器。”共同第一作者研究员 Ryu Chaeyeong 也表达了期待:“这将有助于开发可应用于机器人领域的人工智能学习型传感器。”
该研究成果已于9月12日发表在国际知名学术期刊《Nature Communications》上。研究获得三星未来技术培育项目及韩国研究财团的资助。
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