近日，南方科技大学机器人研究院院长戴建生团队与深圳市第二人民医院副院长朱伟民团队合作，在《IEEE/ASME机电一体化汇刊》发表最新研究。合作团队提出了一种自适应变刚度视触觉机器人触诊系统，实现了表面微观形貌高效重建与深部病灶精准定位的解耦表征，在医疗微创机器人感知领域取得了重要进展。

随着微创手术技术的广泛应用，手术空间受限以及缺乏定量的触觉反馈，对医生准确评估病灶表面纹理和皮下硬性肿瘤轮廓提出了严峻挑战。

研究示意图。南方科技大学供图

近年来，柔性传感阵列和视触觉传感器有望赋予手术机器人感知能力。然而，现有的传感探头难以调和“柔”与“刚”的矛盾，即传感器界面必须足够柔软，才能实现高精度的表面纹理共形测量；同时又必须具备足够的刚度，以穿透软组织来探测深部病灶。这种可变刚度和高精度感知的需求，极大地限制了现有机器人在复杂病理场景下的多尺度感知能力。

为突破这一技术瓶颈，研究团队提出并开发了一种基于流固耦合机制、直径为10毫米的微型自适应变刚度视触觉传感探头，以及相应的机器人触诊扫描系统。该探头由光学内窥镜、染色流体介质与双层硅胶薄膜组成。利用流体不可压缩的约束，超弹硅胶膜界面产生应变硬化现象，等效刚度随下压深度最大增加470倍。

该探头具备两种交互模式：低刚度模式用于表面形貌扫描，高刚度模式用于深部组织探测。此外，结合项目提出的光谱滤波原理与球面-直角坐标转换算法，系统实现了面内空间特征与轴向深度的解耦计算。

实验结果表明，该系统展现出高精度的三维重构性能，其在Z轴（深度）和XY平面（面内）的平均绝对误差为28微米和3.1微米。在连续动态扫描中，系统不仅重构出特征尺寸为150微米的微观表面纹理，还精准测量出具有复杂星状和分叶状形态的皮下肿瘤模型边界，灵敏度超过0.92。

研究团队在离体猪肝模型上验证了该系统的临床潜力，平台通过融合轻触与深压数据，成功解耦了多层病理特征，在动态扰动下精准区分了表层纤维化病变与皮下的隐藏结节。

该研究系统性地突破了微创手术感知探头在空间尺寸约束、可变刚度与高精度多模态感知之间的相互制约，为智能微创手术、术中定量诊断提供了创新的技术范式。研究提出的感知策略展现出高度的场景适应性与系统集成潜力，有望在自动化手术导航和复杂腔内作业中发挥核心支撑作用。

相关论文信息：https://doi.org/10.1109/TMECH.2026.3691370