燕山大学焦体峰、马金铭等AM:基于近红外光的非接触式传感系统

摘要：随着人工智能的不断发展，要求传感器准确度高以及稳定性好，而且具备一定的数据处理能力。目前，大多数传感器需要通过物理触摸与环境接触，以在操作过程中获取信号。但是，这种方式由于不可避免的机械疲劳和退化，限制了其实用性和通用性。非接触传感器由于其具有较高的灵活性、舒

随着人工智能的不断发展，要求传感器准确度高以及稳定性好，而且具备一定的数据处理能力。目前，大多数传感器需要通过物理触摸与环境接触，以在操作过程中获取信号。但是，这种方式由于不可避免的机械疲劳和退化，限制了其实用性和通用性。非接触传感器由于其具有较高的灵活性、舒适性、安全性等优点，成为一个有应用前景的研究领域。然而，当前非接触式传感器面临的重要挑战是传感性能与稳定性之间的矛盾。

为了解决这一问题，燕山大学的焦体峰教授、马金铭副教授与中国科学院过程工程研究所邢蕊蕊研究员、南方科技大学程雨博士（现任南开大学特聘副研究员）合作，构建了一种基于红外光的非接触式传感系统，实现了远距离、高精度的非接触式传感。设计了具有良好光热性能和环境稳定性的黑磷基复合有机凝胶作为活性材料。它可以通过不同图案掩模接收近红外（NIR）光形成的图案，这些图案由红外热像仪监测，形成非接触式传感系统。所构建的非接触式传感系统可实现对26 个字母的准确识别，准确率达到99.4%。此外，即使是小尺寸的非接触式传感器也能在宽温度范围、长工作距离、不同电流强度和黑暗条件下保持高灵敏度和稳定性，表现出优异的稳定性。相关工作以“Near Infrared Light-Based Non-Contact Sensing System for Robotics Applications”发表在《Advanced Materials》，燕山大学博士研究生王冉为论文第一作者。

基于近红外光的非接触式传感系统的设计与构建

图1. 非接触式传感器系统的设计与结构

本工作提出了一种将材料设计、便携式设备和机器学习方法相结合的新型智能红外光热非接触式传感系统。以水和甘油为溶剂，制备了一种基于丙烯酰胺（AM）、琼脂糖（agar）和单宁酸修饰的黑磷纳米片（TABP）的PAM-agar-TABP复合有机凝胶构建非接触传感器，该有机水凝胶具有良好机械性能、环境稳定性和光热转化性能（图1A）。与传统的视觉传感器不同，我们的目标是开发一种即使在黑暗环境中也能准确识别图案的非接触式传感系统，这就要求传感系统的识别不能依赖于可见光。BP作为一种新型二维（2D）材料，具有优异的近红外吸收和光热转换效率，因此，PAM-agar-TABP有机凝胶在近红外光（NIR）照射下温度升高（图1B）。结合机器学习，当NIR光透过不同的图案掩膜版时，机械手臂会做出相应的动作和指令，特别是这种非接触系统可以适应各种复杂的环境并具有高稳定性和高鲁棒性（图1C）。

图2. PAM-agar-TABP40有机凝胶的光热性能

如图2 所示，PAM-agar-TABP有机凝胶在808 nm的NIR光照射下，凝胶的温度随着NIR光的电流强度、光照时间和TABP含量的增加而升高。通过计算时间常数和最大稳态温度得到TABP的光热转化效率为57%。通过多次NIR光开/关循环，记录了PAM-agar-TABP40有机凝胶的温度变化，结果显示峰值温度和响应时间保持良好，非接触传感器表现出了高光热稳定性和重现性。此外，即使在120天后，非接触传感器在NIR光下所达到的温度仍能保持原来的90%左右，进一步证明了非接触传感器的高稳定性。

图3. 基于机器学习和NIR的高精度模式识别数据处理

使用2DCNN模型，机器学习结果显示非接触传感器对26 个字母的识别准确率为99.4%。鲁棒性是智能传感系统最重要的特性之一。为了验证非接触式传感器在不同条件下都能保持较高的识别准确率，以“YANSHAN UNIVERSITY”11个字母为主要研究对象进行数据采集。结果显示，即使非接触传感器的尺寸很小（2.5 cm×2.5 cm），其在不同的NIR光强度（4-10 A）、不同光源与样品间距离（10-40 cm）、不同环境温度（−25-60 °C）以及黑暗条件下均能保持较高的识别准确率，证明了该系统具有良好的鲁棒性（图3 ）。

图4. 非接触式传感器的应用

在这项工作中，基于光热转换特性的复合有机凝胶与机器学习相结合，有望构建一个可应用于人机交互的非接触式传感系统（图4）。由近红外激光器和红外热成像仪组成数据采集装置，通过机器学习对采集到的数据进行进一步处理，完成学习过程和识别过程，可以根据不同的指令控制机械手并执行相应的动作。机械手不仅可以完成简单的手势，还可以实现对各种物品的抓取和传递。当机器人被用作执行对象时，非接触传感系统预期可以扩展到执行更复杂的活动。由于非接触式传感系统具有较高的环境稳定性、机械稳定性和光热稳定性，同时在黑暗环境下仍具有较高的识别精度，因此可以应用于一些极其恶劣的环境中执行特殊任务。

总结

与传统的接触式传感器相比，非接触式传感器由于其安全性和灵活性越来越受到人们的关注。然而，非接触传感器面临工作距离和外部条件变化引起的稳定性和精度等问题，限制了其广泛应用。本文设计了一种基于NIR的智能非接触式传感系统，其可以实现对26 个字母的准确识别，准确率达到99.4%。在较宽的温度范围（−25-60 °C）、工作距离（10 -40 cm）、电流强度（4-10 A）和黑暗条件下，传感系统的灵敏度和稳定性均不受影响，具有良好的鲁棒性。特别是，与大多数非接触式传感器的工作距离相比，我们提出的传感器系统即使在传感器小尺寸（2.5 cm×2.5 cm）下，40 cm的工作距离也具有100%的准确性。综上所述，所设计的非接触式传感系统将在动态手势识别、实时跟踪、触觉增强等方面实现许多有前景的应用。