视触觉传感器技术概述 - 视触觉传感器(VBTS)是一种基于视觉的触觉感知装置 能同时感知法向力 剪切力 相对滑动和物体位姿等多维信息 接近人手的触觉信息维度 [4] - 典型代表GelSight由MIT团队于2009年提出 使用弹性凝胶材料和内置摄像头捕捉形变 通过算法映射为触觉信息 [4] - 工作原理类似"接触成像系统" 弹性材料形变经光学系统放大后 通过深度学习算法重建三维压力分布图 识别精细纹理特征 [6] 技术优势与演进 - 优势包括高密度触觉信息 避免复杂布线 弹性材料适应性强 [6] - 技术演进从MIT的材质分类验证 到机械臂集成实现微米级分辨率操控 显著提升USB插拔等精细任务成功率 [7] - 近年迭代包括布里斯托大学TacTip仿生设计 UC Berkeley的OmniTact全方位感知 商业化产品GelSight等 [8] 技术路线与市场应用 - 三色光光度立体法路线分辨率高但体积大 单色光图案追踪路线解决算力 发热和耐用性问题 戴盟机器人采用后者并实现毫米级厚度 [10] - GelSight应用于物品缺陷检测 戴盟DM-Tac W传感器感知密度达4万单元/平方厘米(人手240单元) 应用于工业自动化 消费电子等领域 [11] - 应用场景覆盖工业精密装配 医疗手术组织区分 可穿戴设备触觉反馈等 [11] 行业发展与投资逻辑 - 行业处于早期阶段 市场无绝对龙头 技术优势在于多维度力测量和视觉系统协同 [13][14] - 技术瓶颈包括缺乏标准数据集 材料耐用性 计算资源需求和感知面积限制 [14] - 资本市场关注技术突破 成本下降和应用拓展 国内企业在政策支持下有望全球竞争 [12][15] 未来展望 - 随材料科学和AI算法进步 传感器将更小型化 低成本化 推动人机交互进入触觉感知时代 [16] - 技术变革使机器人实现花瓣拾取 微米级手术等类人操作 从二进制计算转向"血肉相连"的认知方式 [16]