识别率98.43%
集成仿指纹纹理、多模态传感器与深度学习融合网络，实现物体尺寸、材质和表面纹理的高精度识别与智能抓取。
Xu, Jinsui · Boyi, Xu · Hao, Zhan · 解志杰 · Zhen, Tian · 陆一凡 · 74719705 · 岳洪浩 · 杨飞
Nano Energy 2024
借助电容曲率、摩擦电纹理和电磁谐振三类传感器获取尺寸、材质与表面纹理信息，再经多通道特征融合网络分类，无需预先调整即可识别多种日常物品。
通过负压诱导屈曲工艺在软爪表面构建仿指纹微结构，结合摩擦电纹理传感器，能区分物体表面极细微的纹理差异，而普通软爪难以分辨。
基于电磁谐振原理的非接触介质识别传感器，灵敏度比传统同类器件高出1300多倍，能快速区分物体材质，减少误判。