| 研究課題/領域番号 |
22H00218
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
高尾 英邦 香川大学, 創造工学部, 教授 (40314091)
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| 研究分担者 |
前田 祐作 香川高等専門学校, 機械工学科, 講師 (00803404)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
39,650千円 (直接経費: 30,500千円、間接経費: 9,150千円)
2024年度: 12,090千円 (直接経費: 9,300千円、間接経費: 2,790千円)
2023年度: 8,450千円 (直接経費: 6,500千円、間接経費: 1,950千円)
2022年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
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| キーワード | 触覚センサ / 有毛皮膚 / 質感知覚 / 質感認識 / MEMS / 感覚毛センサ / 触覚 / 触角 / シリコン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人類の皮膚は「感覚毛」を持つ有毛皮膚がその大半を占めており，猫やネズミは髭で周囲の世界を直接認識する。本研究では，感覚毛が持つ能力を，単結晶シリコンの精緻な微細加工と集積化技術で「シリコン感覚毛」デバイスに実現する。目標とする感度と性能を達成することで，生物が持つ感覚毛の多様な知覚力が再現される。さらに，微細プローブ構造を触覚センサに用いることで，我々が知覚・分析可能な「触覚の世界」を微小・狭窄領域にまで拡張することが可能である。超高性能感覚毛デバイスの実現によって，従来は不可能であった様々な応用・知覚の対象分野に触覚技術を適用可能とする新しいセンシング技術を開拓する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は，超高感度触覚センサに毛状構造をMEMS加工技術で一体形成することにより，生物の「感覚毛」を凌駕する世界最高感度の集積化シリコン感覚毛技術の実現を目指している。微細な毛状構造は微小・狭窄領域にアクセスする「触角」として機能し，触覚の質感知覚と認識を可能とする新奇のセンシング技術を構築する重要要素となる。実施第二年度は前年度（初年度）の成果を受けて発展的な内容に研究を進めた。
「微小・狭窄領域へアクセス可能な集積化シリコン感覚毛の開発と実証」では，前年度に前年度に実現した集積化シリコン感覚毛を改良し，センサ全体を改良する新奇の構造で実現した。感覚毛と同じサイズの感覚毛デバイスにおいて，「毛包」が持つ力覚感度を大きく上回る高感度で実現した。この力覚感度は，デバイスの寸法に依存して決めることができる。続いて，集積化シリコン感覚毛を用いた微小・狭窄領域における触覚検知の実証を進め，生体上の微小領域として果実の表面硬さ分布を高い空間分解能で可視化した。凹凸のある対象であっても，感覚毛で立体的に情報を取得できた。粘弾性の変化についてもモデル構築を開始し，触覚の知覚モデル構築が順調に進められている。また，「シリコン感覚毛デバイスの高度化と機能集積」では，感覚毛への機能集積化と改良を実施した。シリコンの集積性を活かし，プローブ上に別の機能素子を集積して，感覚毛にはない新しい機能を集積したシリコン触覚毛デバイスを実現した。今後は各種の応用における性能をもとに，実用した際の性能評価を実施する。多様な対象物の表面微細構造に適用できる感覚毛の形状を探求し，用途に応じた素子設計の基本方針を策定することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の計画は「計画１．微小・狭窄領域へアクセス可能な集積化シリコン感覚毛の開発と実証」「計画２．シリコン感覚毛デバイスの高度化と機能集積」について実施し，目標達成に向けた成果を得ることにある。
計画１については，新奇の構造で感覚毛デバイスを実現し，目標とした性能を十分達成した。知的財産（特許）の申請と成果発表を進めており，計画は順調に推進されている。さらに，凹凸を有する果実表面の触覚情報を可視化することに成功しており，計画を前倒しした粘弾性モデルを含んだ触覚モデル構築が順調に進められている。
計画２については，感覚毛となるプローブ上に機能素子を新規に集積し，ヒトの感覚毛にはない新しいセンシング機能を搭載することで大きな進歩性を実現した。
以上より，本年度の目標は計画通りに達成されており，研究計画はおおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は計画1-1 集積化シリコン感覚毛のデバイス実現と評価を完成させるべく，デバイスパッケージ技術の研究を推進する予定である。実用的なデバイスの形で当初目標とした性能を達成する計画である。
また，計画1-2 においては様々な対象での触覚検知モデルを完成させる。各種の数理解析手法や深層学習を組み合わせて粘弾性検知のモデルを構築しつつ，触の知覚モデルを早期に構築して各種応用に対する適用性を高める。
また，シリコン感覚毛デバイスの高度化と機能集積（計画２）においては，より深い狭窄部や表面が硬い対象物にも適用可能な感覚毛の形状を探求し，非線形形状や非対称形状も含めて多様性のある用途に適応する感覚毛デバイスを実現する予定である。
最後に，深層学習を用いた微小・狭窄部における触質感モデルの構築と認識評価（計画３）では，研究分担者と共に質感の違いを明確に区分，識別可能とする深層学習モデルを構築する。多数のデータを取得し，学習を重ねることで微小狭窄領域内の状態を識別可能な質感モデル構築を目指して研究を推進し，ハードウェアと組み合わせたセンシングシステムとして実現することを目指す。
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