Sensor de espuma flexível permite que pinça robótica “sinta” temperatura e pressão ao mesmo tempo

Um grupo de pesquisadores do Harbin Institute of Technology, em Shenzhen, desenvolveu um sensor flexível de espuma capaz de medir, simultaneamente, temperatura e pressão, proporcionando a garras robóticas a capacidade de reconhecer nove materiais diferentes com 96% de acurácia. O estudo foi publicado em 25 de fevereiro de 2026 na revista Advanced Energy Materials.

O dispositivo é produzido a partir de espuma de melamina — material comum em esponjas de limpeza — que recebe inicialmente um revestimento de prata metálica. Em seguida, essa camada é convertida em seleneto de prata (Ag₂Se), formando uma rede tridimensional contínua que representa cerca de 82% do peso final do composto.

Dois efeitos físicos independentes

A percepção térmica ocorre graças ao efeito Seebeck: um gradiente de temperatura gera movimento de cargas elétricas, produzindo voltagem. O sensor apresenta coeficiente Seebeck de 139 µV/K, sensibilidade de 122,7 µV/K, linearidade de 0,999 e resolve variações de 0,05 K, respondendo em aproximadamente 0,14 s.

Já a detecção de pressão baseia-se no efeito piezoresistivo. A compressão da espuma altera o número e a área de contato dos caminhos condutores, mudando a resistência elétrica. A sensibilidade atinge 2,94 %/kPa na faixa de 3 a 18 kPa, com limite mínimo de 37 Pa e tempo de resposta de 0,08 s. O sensor manteve estabilidade após 1.000 ciclos de compressão a 15 kPa e suporta deformações de até 80% sem perda estrutural.

Sinais limpos e separados

Testes mostraram interferência inferior a 4% no canal de temperatura quando sob diferentes pressões, e variação menor que 5% no canal de pressão diante de alterações térmicas, garantindo separação confiável dos dois sinais.

Sensor de espuma flexível permite que pinça robótica “sinta” temperatura e pressão ao mesmo tempo - Imagem do artigo original

Imagem: Nanowerk https

Reconhecimento de materiais

Cinco sensores foram fixados nas pontas de uma garra robótica. Os dados de voltagem (temperatura) e resistência (pressão) de três canais foram processados por uma máquina de vetores de suporte (SVM). Com 540 amostras divididas em 80% para treinamento e 20% para teste, o sistema identificou blocos de ferro, alumínio, cobre, borracha, polimetilmetacrilato, vidro, madeira e outros, alcançando 96% de precisão — ganho de 11 pontos percentuais em relação ao uso de apenas um dos modos de detecção.

Segundo os autores, a combinação de alta sensibilidade, flexibilidade e fabricação relativamente simples pode facilitar a adoção de sistemas robóticos mais autônomos em linhas de produção, triagem de resíduos e processamento de alimentos.

Com informações de Nanowerk

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