受电鳗生物机制启发 西电团队让机器学会“隔空摸物”

近日，西安电子科技大学空间科学与技术学院张维强副教授团队取得仿生传感领域创新研究成果：团队从电鳗依靠电场捕食的生物特性中汲取灵感，成功研发新型仿生非接触感知技术，打造出固态仿生静电场传感器。该技术无需主动发射信号、无需机械接触、不受环境光照限制，可精准实现材质识别、手势交互与工业缺陷检测，为智能制造、人机交互、工业无损检测等领域开辟了全新技术路径。

取法电鳗机理 搭建静电感知新架构

自然界中，电鳗能在浑浊无光的水域里精准定位猎物，依靠的不是视觉，而是自身形成的电场对环境扰动的感知能力。这一特殊生物机制，成为团队技术攻关的灵感源头。

“我们不是完整复制电鳗的生物系统，而是借鉴它‘建立电场—感知扰动—提取信息’的基本思想。”张维强如此概括研究核心思路。团队采用经电晕极化处理的含氟聚合物驻极体材料，打造出一款固态仿生静电场传感器。这种材料可通俗理解为一颗微型“静电电池”，经“充电”后能长期保持电荷状态，在传感器周边形成稳定的准静态电场，如同布下一张无形的“电场蜘蛛网”。

当金属、塑料、玻璃乃至人体等目标靠近感知区域时，其自身导电性、介电特性与几何边界会改变局部电场分布，恰似石子投入水面激起的波纹。这种电场变化会在传感器的接地背电极上转化为可测量的电势调制信号，最终实现非接触感知。据介绍，这项研究扎根于团队在摩擦纳米发电、自驱动传感、界面电荷行为方向的长期积累。张维强表示：“传统摩擦电传感器更多强调接触或机械运动带来的电信号变化，而这项工作进一步把关注点从‘接触界面电荷行为’延伸到‘非接触电场扰动感知’。”

微米级精度 兼备高适配与强抗干扰

该传感器感知精度可达微米级。张维强给出直观数据：“位置移动50微米就能产生约1伏特的电压变化。”作为参照，50微米仅约一根头发丝直径的一半，传感器可捕捉极其微小的位移变化。经超10000次接近—远离循环测试，传感器信号响应稳定，未出现明显性能衰减。除了高精度，广泛的材质适配性是该技术的另一核心优势。

“不同材料对电场的‘扰动’方式各不相同，就像每个人都有不同的指纹。”张维强用形象的比喻解释道。不同于电感传感仅适用于金属目标、光学检测依赖表面反射特性，这项技术对金属、聚合物、玻璃、木材等各类材质均可产生响应，系统通过解析独特的“电场扰动指纹”，即可提取目标的材质与位置信息。

针对静电场感知易受环境湿度、表面残余电荷干扰的行业共性问题，团队开展了系统性验证：在不同湿度环境下测试传感器响应稳定性，采用离子风机对样品进行消电处理，通过表面电势分布测试与多组对照实验，区分残余电荷干扰与真实感知信号。“看到信号差异之后，我们并没有马上下结论，而是经过多轮对照验证才逐步建立起判断。”张维强说，扎实的验证工作为后续工程化落地筑牢了基础。

深耕多元应用场景 拓展传感技术边界

依托敏锐的电场扰动感知能力，团队通过标准化轨迹采集不同材料的扰动信号，成功实现多种典型材料的非接触识别，在多类场景中验证了技术应用潜力。“不同材质、不同表面特征对电场的扰动信号在幅值、波形上存在差异，我们通过特征提取和程序判断把这些差异转化为分类结果。”张维强介绍。

在自动化回收、流水线分拣场景中，该技术可让设备“隔空”识别物料材质，实现智能分类。即便两件物品颜色、外观高度相似，只要材质存在差异，传感器就能精准区分。在人机交互领域，团队实现了非穿戴式手势控制：手部在传感区域运动时，不同手势的轨迹会形成特征化的电场扰动波形，经神经网络学习分类后，可直接驱动机械臂完成对应动作，形成“手势输入—动作执行”的完整闭环。“无需穿戴任何设备，只需在传感器前方做出简单的滑动、点击或抓取手势，机械臂就能准确执行相应动作。”该模式在医疗隔离操作、危险环境作业、助残设备等场景具备重要应用价值。

在工业无损检测领域，该技术有效弥补了传统视觉检测的短板。高端制造中，产品表面涂层的微小气泡、刮痕、厚度不均都会影响产品性能，而视觉检测在透明涂层、复杂曲面场景下存在局限。基于电场扰动的传感技术可捕捉涂层缺陷引发的介电特性变化，形成专属“信号印记”。实验结果显示，该技术在导电膜玻璃、不锈钢/聚酰亚胺复合材料、紫外固化PMMA涂层三类样品上均实现了良好的缺陷识别效果。

面向未来，团队表示将持续探索该技术在智能制造、机器人近场感知、装备状态监测等方向的应用，结合学科优势拓展航天装备监测等特种场景。张维强坦言，技术从实验室走向规模化工业应用仍有较长路径，后续需系统评估长期稳定性、工程封装、信号鲁棒性、算法泛化能力，以及真空、温变、辐照等极端环境下的可靠性。“不同技术各有适用边界，未来更现实的方向可能是多传感融合，而不是单一技术完全替代其他技术。”

（中国日报陕西记者站）

来源：中国日报网