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이 인공 손가락은 높은 정확도로 다른 재료의 유형을 인식합니다.

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과학자들은 표면을 만지면 90% 이상의 정확도로 다양한 물질의 유형을 인식할 수 있는 인공 손가락을 만들었습니다. 이 인공 손가락에 사용된 기술은 제품 분류 또는 품질 관리와 같은 로봇 제조 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다.

다른 표면의 압력이나 온도와 같은 정보를 추출할 수 있는 촉각 센서는 새로운 아이디어가 아니지만 다른 표면의 유형과 거칠기를 감지할 수 있는 센서는 덜 일반적입니다.

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단 루오, 중국과학원 나노에너지 및 나노시스템 연구소 회원은 동료들과 함께 마찰전기 센서를 사용하여 각 물질이 ​​무엇으로 만들어졌는지 감지하는 인공 손가락을 만들었습니다. 언급된 센서를 사용하여 인공 손가락은 전자를 얻거나 잃는 재료의 능력을 테스트하고 재료를 손상시키지 않고 거칠기를 감지합니다.

New Scientific 보고서에 따르면 과학자들은 나무, 유리, 플라스틱, 실리콘 등 12가지 재료의 수백 가지 샘플로 인공 손가락을 테스트하고 기계 학습을 기반으로 하는 데이터 분석 시스템으로 이동했습니다. 이 테스트는 인공 손가락이 나무, 유리, 플라스틱 및 실리콘을 96.8%의 정확도로 감지하고 모든 재료를 감지할 때 최소 90%의 정확도를 갖는 것으로 나타났습니다.

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중국 과학원 과학자들의 인공 손가락은 네 개의 작은 정사각형 모양의 센서로 구성되어 있으며, 각 센서는 서로 다른 플라스틱 폴리머로 만들어졌습니다. 과학자들은 전기적 특성이 다르기 때문에 다른 폴리머를 선택했습니다.

센서가 물체의 표면에 충분히 가까워지면 각 사각형의 전자가 다른 방식으로 표면과 상호 작용하여 일련의 측정값을 제공합니다. 손가락 모양의 하우징에 들어 있는 센서는 프로세서와 OLED 디스플레이에 연결됩니다. OLED 화면은 감지된 물질의 이름을 알려줍니다.

산업 환경에서 프로세서는 생산 제어 시스템에 직접 연결할 수 있습니다. Luo는 “스마트 핑거는 로봇이 제품이 구성 및 표면 구조 측면에서 생산 표준을 준수하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.”라고 말합니다. “우리 시스템은 산업 자재 분리에도 중요한 역할을 할 수 있습니다.”

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벤 워처, 영국 브리스톨 대학교(University of Bristol)의 일원은 센서가 수천 번의 테스트 후에 정확한 성능을 보인다면 서로 다른 재료를 구별할 수 있는 능력이 이 센서를 생산 공정의 품질 관리에 매우 적합한 옵션으로 만든다고 말합니다. 물론 Wardcherier에 따르면, 중국 과학자들이 개발한 센서를 가장자리나 마찰을 감지할 수 있는 다른 센서와 결합하면 더 효율적인 시스템이 만들어질 것이라고 합니다.

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Dan Luo와 그의 팀은 이론적으로 인공 손가락을 인공 손가락으로 사용하는 것이 가능하다고 말합니다. 타마르 미킨케임브리지 대학의 교수는 새로운 인공 손가락이 그러한 목적으로 사용될 가능성은 낮다고 말합니다.

인간이 제어하는 ​​기술에서는 이러한 수준의 복잡성이 필요하지 않습니다. Meekin은 다음과 같이 말합니다.

이 연구 결과는 과학 저널 사이언스 어드밴스(Science Advances)에 게재됐다.

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