李鐵軍, 戴 騏, 楊若曦, 馬 濤, 劉今越

(河北工業(yè)大學 機械工程學院,天津 300130)

0 引 言

觸覺作為機器人與外界環(huán)境重要的接觸感知方式,從20世紀70年代起引起了學者們的廣泛研究[1]。不同團隊從壓力、接近覺、滑覺、溫覺等方面對觸覺傳感器進行了研究[2]。按工作原理劃分,觸覺傳感器主要分為壓電式、壓阻式和電容式,其中,壓電材料具有響應頻率高的特點,更適合對振動信號的獲取[3]。壓電材料可分為無機壓電材料(壓電晶體和壓電陶瓷)和有機壓電材料—聚偏氟乙烯(polyvinylidene fluoride,PVDF),PVDF材料材質(zhì)柔軟,形變能力大,且具有比壓電陶瓷更高的壓電電壓常數(shù),因此常被用于感知振動的柔性傳感器的制作中[4]。在柔性材料選擇方面,聚二甲基硅氧烷(polydimethylsiloxane,PDMS)是一種疏水類的有機硅物料,常溫下為油狀液體,與固化劑混合后可以固化,固化后有較好的彈性,且可通過調(diào)整PDMS基本組分與固化劑的質(zhì)量比(下文中的質(zhì)量比均指PDMS基本組分質(zhì)量:固化劑質(zhì)量)改變硬度,適合作為柔性傳感器的外層材料。人類手指主要由指骨、皮膚、指甲等組成,其中皮膚分為表皮層、真皮層和皮下組織,皮下組織以脂肪為主[5]。不同的研究均表明,作為直接與外界接觸的表皮層,其楊氏模量要大于真皮層[6]。在皮膚內(nèi)存在四種觸覺小體,可以對不同的刺激產(chǎn)生不同的響應,其中帕西尼氏小體對振動比較敏感[7]。

本文模仿人體指尖結(jié)構(gòu),以PVDF壓電薄膜材料為傳感元件制作了一種仿生柔性觸覺傳感器,可將其用于機械臂末端,通過分析傳感器與材料表面滑動時產(chǎn)生的振動信號對物體材質(zhì)進行分類識別。

1 結(jié)構(gòu)設計

基于仿生思想,參考人類手指生物特征設計傳感器結(jié)構(gòu),如圖1所示。整體由一個圓柱體和位于頂部的半球體組合而成,仿指骨部分位于傳感器內(nèi)部,由聚乳酸(poly-lctic acid,PLA)材料通過3D打印方式制作而成,提供傳感器的支撐與連接功能。仿皮膚層部分覆蓋于仿生手指的表面,由內(nèi)外兩層PDMS材料構(gòu)成,內(nèi)層包含一個邊長為10 mm的正方體,考慮到當PVDF薄膜與接觸平面平行放置時,其對振動信號感知效果并不理想[8],因此,本文選擇在PDMS正方體與接觸平面垂直的相對兩側(cè)面各設置一個PVDF壓電薄膜,以提高傳感器穩(wěn)定性,當一個傳感元件失效時,另一側(cè)傳感元件仍舊正常工作,保證傳感能力有效。最外層用較硬的PDMS將傳感器包裹起來。綜合考慮材料的制作工藝及機械強度因素,兩層PDMS厚度均為1 mm。

圖1 傳感器結(jié)構(gòu)示意圖

2 傳感器樣機研制及測試

裁剪兩塊10 mm×15 mm大小的PVDF壓電薄膜作為傳感元件,其中10 mm×10 mm的正方形區(qū)域為主要感知部分,剩余5 mm×10 mm長方形區(qū)域做為引線導出預留部分,為了避免高溫破壞PVDF材料結(jié)構(gòu),采用導電膠帶引出電極。用模具制作10 mm×10mm×10 mm的PDMS正方體小塊(質(zhì)量比30:1),將兩片PVDF壓電薄膜用雙面膠粘貼在PDMS正方體塊的兩個相對側(cè)面,支撐零件采用PLA材料通過3D打印制作,PDMS正方體塊和支撐零件用雙面膠連接。然后,在組合體外部依次固化一層質(zhì)量比30:1的PDMS和一層質(zhì)量比10:1的PDMS,傳感器樣機如圖2所示。

圖2 傳感器樣機

為了測試傳感器對振動信號的感知能力及兩個PVDF壓電薄膜產(chǎn)生信號的一致性,搭建如圖3所示實驗平臺,將傳感器的支撐連接件與壓力計連接,并通過其施加2 N正壓力。將五種材料之一的美紋紙固定在直線模組的滑塊上,隨滑塊以v=10 mm/s的速度滑動,電荷放大器通過同軸電纜與PVDF壓電薄膜連接,采集PVDF產(chǎn)生的電荷信號。

圖3 實驗平臺

由于采集到的振動信號包含工頻干擾,對其利用二階巴特沃斯濾波器進行濾波處理后的時域信號,如圖4所示。從圖4可知,兩個傳感元件上采集的振動信號具有極高的一致性,這表明,當兩個傳感元件中一個失效或性能不良時,傳感器仍舊可以依靠另一個傳感元件正常工作,這對于傳感器耐用性和信號采集的有效性是十分必要的。

圖4 兩個PVDF薄膜的振動信號

3 實驗驗證

對傳感器進行材質(zhì)識別性能測試,選取美紋紙、手機屏幕、海綿、毛氈、泡沫五種物體進行實驗,圖5(a)從左至右依次為這五種物體表面圖像,實驗時,令傳感器在每種物體表面分別滑動20次,每次滑動4 s,記錄傳感器檢測的振動信號,截取滑動過程中的信號較平穩(wěn)的第二秒和第三秒信號進行分析,由于2只PVDF傳感器一致性較強,因此選擇其中一個傳感器檢測到的振動信號進行濾波、快速傅里葉變換、提取特征值的分析,得到各物體表面振動產(chǎn)生的時域信號(圖5(b))和頻域信號(圖5(c))。由圖5(c)可知,信號振動頻率主要集中于30 Hz以下,所以從頻域信號中提取特征值時只考慮30 Hz以下部分。

圖5 五種材料表面及振動信號圖像

為了通過特征值進行分類識別,在每一種物體表面振動信號中,分別提取時域信號的均值、方差、偏度、峰度和頻域信號的最大幅值共五個特征值,另外,將頻域信號按頻率分為1～10,11～20,21～30 Hz三部分,提取每部分的均值及方差共六個特征值,即每次滑動實驗數(shù)據(jù)提取11個特征值作為分類依據(jù),對五種材料進行分類識別。分別采用線性支持向量機(linear SVM)和K最近鄰(K-nearest neighbour,KNN)分類算法(K=3，5，7，9，11，13),使用十折交叉驗證對算法進行測試,結(jié)果如表1所示。

表1 不同分類算法準確率 %

根據(jù)表1可知,線性支持向量機和KNN算法對五種材質(zhì)的分類識別準確率均達到90 %以上,將時域特征和頻域特征結(jié)合后的分類識別準確率均高于單獨使用兩類特征的分類識別準確率。

4 結(jié)束語

本文通過模仿人體手指結(jié)構(gòu),設計制作了一種基于PVDF壓電材料的仿生柔性觸覺傳感器,在對傳感器測試之后進行了材質(zhì)識別實驗。實驗結(jié)果顯示,利用滑動過程中產(chǎn)生振動信號的特征值結(jié)合分類算法可以實現(xiàn)材質(zhì)識別的功能,識別準確率達到90 %以上。