视触觉皮肤（VTS）分为涂层型、标记型和热致变色型。涂层的耐磨性和空间分辨率是涂层型VTS的核心问题。近期，北京邮电大学方斌教授联合中国地质大学（北京）杨义勇教授，在传感器领域Q1期刊IEEE Sensors Journal发表论文“ A Compact Visuo-tactile Robotic Skin for Micron-level Tactile Perception ”，在贴金工艺的基础上提出了涂层表面强化处理，有效提高了薄涂层的耐用性。

https://ieeexplore.ieee.org/document/10474279
主要贡献：1）第一次将表面强化处理（拉丝工艺）应用于皮肤涂层，以增强其耐磨性。与喷涂涂层相比，拉丝涂层具有更高的鲁棒性。2）银/铝箔可转化为纳米级颗粒，使得涂层呈现宏观连续性，增强涂层延展性和鲁棒性。此外，高细度使拉丝涂层达到微米级的空间分辨率。

图1 视触觉皮肤的结构
传感器分为三个模块：接触模块、成像模块和机械模块。
1）接触模块：它包括弹性体、涂层和亚克力板。弹性体附着在亚克力上。为了避免接触模块与主体分离，夹槽和上盖用于固定弹性体和亚克力板。
2）成像模块：它由一个照明子模块和一个相机子模块组成。考虑到机器人皮肤的狭窄空间，采用柔性LED灯带可以满足自适应弯曲。灯带环绕亚克力板和弹性体。成像模块采用尺寸更小的微型相机模组：8.5 mm × 8.5 mm × 4.95 mm。它还具有自动曝光控制平衡和 15 mm 的最小成像距离。
3）机械模块：它包含支撑结构和机械配件。将相机底座、皮肤底座和支架集成到外壳中，以封装接触模块和成像模块。

图2 层积工艺和拉丝工艺。层积工艺用于制备弹性体（类似皮肤）。本工作在贴金工艺的基础上对箔涂层进行表面强化处理。
实验部分：A）通过涂层微观结构分析了涂层的性能；B）测试空间分辨率；C）测试皮肤和涂层的机械性能和鲁棒性；D）讨论了触觉信息的可学习性；E）从涂层性能方面将本工作与其它视触觉传感器进行了比较。
实验A：本工作用电子显微镜观测喷涂涂层、箔涂层和拉丝涂层的微观结构。拉丝铝箔/银箔具有纳米级粒子分布，结构上更接近喷涂涂层。

图3 喷涂涂层、箔涂层和拉丝涂层的微观结构。喷涂涂层具有细致密的颗粒分布。箔涂层颗粒在拉丝工艺后达到纳米级，类似于喷涂涂层。
实验B：由于空间分辨率很难定量测量，一般采用不同细节尺度的测试物按压视触觉传感器，通过判断触觉细节的可视化效果来判定空间分辨率。本工作采用三种测试物：镊子（毫米级）、指纹（亚毫米级）和纸币花纹（微米级）。拉丝涂层可以清晰地呈现出纸币花纹，达到了微米级的空间分辨率。

图4 箔涂层和拉丝涂层对不同细节尺度物体的触觉特征可视化。空间分辨率可分为毫米尺度(大于1毫米)、亚毫米尺度(在0.1毫米到1毫米之间)和微米尺度(小于0.1毫米)。未破碎的箔涂层可以清楚地呈现触觉细节。大颗粒和破损表面影响触觉特征可视化的连续性，如拉丝铜箔。拉丝银/铝箔具有纳米级的颗粒分布，在图像中呈现出连续涂层面。拉丝涂层可以捕获微米级的细节，类似于金属溅射和喷涂涂层。
实验C：通过按压测试，验证了拉丝涂层（银和铝）具有高鲁棒性，可以适应不同程度的按压。这对大规模触觉数据采集和数据质量提供帮助。

图5 按压测试。拉丝涂层可以适应尖锐物体的接触。

图6 耐磨性测试。拉丝涂层比喷涂涂层具有更高的耐磨性。
实验D：本工作选择18种不同纹理的织物作为测试对象。通过多任务学习网络实现织物类别和属性的识别。

图7 不同织物的纹理图像。
实验E：通过与代表性的视触觉传感器对比，可以得出拉丝涂层和喷涂涂层轻薄、空间分辨率高，同时显著提高了薄涂层的耐磨性。
总结：本工作介绍了一种新的涂层，即拉丝涂层。它提高了薄涂层的耐磨性，同时保持了高灵敏度和微米级的空间分辨率。这种丰富的触觉特征可以通过人工特征提取或深度学习来学习，并用于建立触觉信息与对象属性之间的映射关系。新工艺为视触觉传感器的鲁棒性成像提供了一个新的思路。