水中的电鳗。视觉中国供图  

在亚马孙河流域的浑浊水体里，电鳗能精准锁定猎物，靠的不是眼睛，而是一种能感知电场的特殊能力。西安电子科技大学空间科学与技术学院副教授张维强团队从这一生物现象中获得灵感，成功研发出一种新型仿生非接触感知技术。

这项技术无需主动发射信号、无需机械接触、不受光照限制，位置移动50微米就能产生约1伏特的电压变化，在材料识别、手势交互与表面缺陷检测等方面进行了实验验证，为相关应用提供了新的研究思路。近日，相关成果发表于《先进材料》。

灵感源于电鳗

新研究扎根于团队前期在摩擦纳米发电、自驱动传感和界面电荷行为等方向的长期积累。“传统摩擦电传感器更多聚焦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’。”张维强说，“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’的基本思路。”

电鳗能够主动在身体周围建立电场，通过感知外界物体对电场的扰动来判断环境。团队借鉴这一机制，在工程实现上利用经过电晕极化处理的含氟聚合物驻极体材料，构建了一款固态仿生静电场传感器。

这块驻极体材料可以理解为一颗微型“静电电池”。“它经过‘充电’后能够长期保持电荷状态，在传感器周围形成一个相对稳定的准静态电场。你可以把它想象成在传感器周围布下了一张看不见的‘电场蜘蛛网’。”张维强解释。

无论是金属、塑料、玻璃还是人的手，当任何目标物体靠近这个区域时，其自身的导电性、介电特性和几何边界会改变局部电场分布，就像石子投入水面会引起波纹一样。这种变化会在传感器的接地背电极上产生可测量的电势调制信号，从而实现非接触感知。

这项技术的灵敏度有多高？张维强给出一个直观的数据：“位置移动50微米就能产生约1伏特的电压变化。”50微米大约是一根头发丝直径的一半，这表明传感器对微小位置变化具有较为明显的响应。在超过1万次的接近—远离循环测试后，其信号响应依然保持稳定，未出现明显衰减。

实验论证广适性

更关键的是，这套感知系统对多类材料具有响应能力。“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。”张维强说，这项技术对金属、聚合物、玻璃、木材等均可产生响应。系统通过分析这些独特的“电场扰动指纹”，可在受控测试条件下为材料识别提供依据。

静电场感知容易受到环境湿度、表面残余电荷等因素影响，这是行业公认的难题。

团队成员、西安电子科技大学2023级硕士研究生刘明鑫介绍，他们对此进行了系统评估：在不同湿度条件下测试传感器是否仍能保持有效响应；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和对照实验，区分表面残余电荷引起的扰动与真实信号。“看到信号差异后，我们没有马上下结论，而是经过多轮对照验证才逐步建立起判断。”刘明鑫说。

基于敏锐的电场扰动感知能力，张维强带领团队验证了该技术在多个场景中的应用潜力。“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。”张维强解释。这意味着在自动化回收、流水线分拣等场景中，机器可以“隔空”判断物品材质。即便两个物体颜色相同、外观相似，只要材质不同，传感器也能“感觉”出它们的区别。

值得一提的是，手部在传感区域运动时，不同手势对应不同的运动轨迹，会引起各具特点的电场扰动波形。团队采集信号后通过神经网络进行学习和分类，再将识别结果与机械臂控制系统相结合，成功实现“手势输入—信号识别—动作执行”闭环演示。这意味着，机器不仅能识别物体，还能看懂人的手势，并把手势当成指令去执行动作。

应用潜力巨大

团队成员并未止步于实验室验证。

他们观察到，在机器人领域，这项技术有望为机械臂提供近场感知能力。“这项技术使机器人在接触目标前就能获得一定的接近状态和相对位置变化信息，从而提升操作的安全性和智能化水平。”刘明鑫说。

同时，团队也关注到航天应用场景——在空间机器人操作、航天器舱外设备检查、机械臂安全接近以及在轨维护等场景中，低功耗、无接触、对光照依赖较弱的近场感知技术可能具有独特价值。

想象一下：操作人员隔空挥一挥手，机械臂就能完成抓取、搬运等任务，这在医疗隔离操作、危险环境作业或助残设备中都具有重要应用价值。“无需穿戴任何设备，操作人员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。”张维强说。

此外，工业无损检测也是这项技术大显身手的领域。在高端制造业中，产品表面的涂层质量至关重要，微小的气泡、刮痕或厚度不均都可能导致产品性能下降。传统的视觉检测在面对透明涂层或复杂曲面时常常力不从心，而基于电场扰动的技术为此类材料表面缺陷的非接触检测提供了一种新思路。

“涂层缺陷会改变局部的介电特性，从而在电场中留下独特的‘信号印记’，传感器能够敏锐地捕捉到这种变化。”张维强说。团队以导电膜玻璃、不锈钢/聚酰亚胺复合材料和紫外固化PMMA涂层为对象进行实验，结果显示不同缺陷程度会引起具有差异性的电场扰动信号。结合轻量化神经网络模型，系统在三类样品上取得了较好识别效果。

从实验室到生产线，这项成果距离真正用于工业现场还有较长距离。“后续还需要系统评估各方面的性能，以及在真空、温度循环、辐照、复杂电磁环境等条件下的可靠性。”张维强说，“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。”

（通讯员 王格）