在精密检测、智能传感领域，传统光学、电感、接触式传感设备长期存在场景适配短板，光学传感易受光照、表面状态干扰，电感传感仅适配金属材质，接触式检测易损伤精密工件。针对行业痛点，西安电子科技大学空间科学与技术学院张维强团队借鉴电鳗生物感知机理，成功研发新型固态仿生静电场非接触感知技术，突破传统传感设备局限，为工业精密检测、智能人机交互、机器人近场感知等领域提供了全新技术解决方案。
该技术创新在于仿生机理的工程化落地，团队摒弃对电鳗生物系统的机械复刻，精准借鉴其“主动建场、扰动感知、信息提取”的逻辑。依托前期摩擦纳米发电、自驱动传感与界面电荷行为研究积累，团队采用电晕极化含氟聚合物驻极体材料，研制出固态仿生静电场传感器。该材料可长期稳定留存电荷，在设备周边形成准静态电场，构筑一张无形“感知网络”，彻底摆脱传统传感依赖主动信号发射、机械接触的工作模式，且不受环境光照影响。
相较于传统传感设备，这款仿生传感器具备超高灵敏度、全材质适配、高稳定性三大设备优势。在检测上，设备可捕捉50微米的微小位移变化，并产生约1伏特的稳定电压响应，能够识别发丝直径半数级别的细微动作，可满足精密工况的微量检测需求。经过万次往复循环测试，设备信号响应无明显衰减，具备良好的工况适配稳定性。
在材质适配层面，该设备突破传统传感的单一性局限，不同于电感传感仅适配金属、光学传感依赖物体表面反射的短板，可对金属、塑料、玻璃、木材、高分子复合材料等各类材质产生有效响应。不同材质的介电特性、几何边界差异会形成“电场扰动指纹”，设备可通过精准识别信号差异，实现多材质通用检测，大幅拓宽传感设备的适用场景。同时，团队针对湿度、表面残余电荷等干扰因素完成系统性校准优化，通过消电处理、多轮对照实验剔除误差，有效提升了设备检测准确率与环境适应性。
目前，该仿生感知技术已完成多场景功能验证，展现出极强的工程落地潜力。在工业智能制造领域，可实现无接触材质识别分拣，即便工件外观、颜色高度一致，也可精准区分材质差异，适配自动化回收、流水线智能分拣场景。在人机交互领域，结合神经网络算法，设备可识别各类手势运动的电场扰动波形，联动机械臂实现无穿戴、非接触式手势操控，可应用于危险环境作业、医疗隔离操作、助残智能设备等特殊场景。
尤为关键的是，该技术补齐了高端制造无损检测的短板。针对传统视觉检测难以识别的透明涂层、复杂曲面隐藏缺陷，设备可通过捕捉涂层气泡、厚度不均、局部缺损引发的介电特性信号变化，精准识别工件内部及表层瑕疵，在导电膜玻璃、复合材料、紫外固化涂层等精密工件检测中表现优异。
据研发团队介绍，该技术未来可广泛赋能智能制造、机器人近场感知、装备状态监测等领域，依托空间学科优势，还可适配航天器舱外巡检、空间机器人在轨维护等航天特殊工况。现阶段技术仍处于实验室优化阶段，后续将重点攻克长期工况稳定性、工业封装、复杂环境可靠性等工程化难题。行业层面，该技术并非替代传统传感设备，而是通过多传感融合模式，完善精密传感体系，为仪器设备行业的智能化、高、多场景升级提供全新技术路径。