视觉、听觉、触觉、嗅觉与味觉是自然界人类等生物体获取和感知环境信息的5种基本感官。仿生传感与智能感知是将传感技术与生命科学、人工智能技术相结合，通过模仿生物体的感官功能实现信息的获取，包含了敏感机理与传感功能的仿生以及信息处理和智能识别技术的仿生，其中模拟生物感官的敏感机理和智能识别是发展仿生传感与智能感知的核心。本书从感官生物学机制、仿生传感技术原理、智能感知技术、实际应用及未来发展等多个层面对国内外仿生传感与智能感知技术研究进行了详细介绍。 本书适合从事生物医学工程、仪器仪表、电子信息、计算机与人工智能、脑科学与脑机融合、生物物理学、仿生学、神经生物学、材料科学等多学科交叉与融合方向研究的专家、学者和技术人员参考阅读。

第1章绪论
　　1.1引言
　　20世纪60年代，国际上兴起了一门新的综合性学科——仿生学。仿生学被定义为“模仿生物原理构建的技术系统或使人造技术系统具有类似于生物特征的科学”，因此，仿生学是模仿生物的科学，是生命科学与机械、材料和信息等工程技术学科相结合的交叉学科，其目的是研究和模拟生物体的结构、功能、行为及其调控机制，将其应用到技术系统，改善已有的技术工程设备，并创造出新的工艺过程、系统构型、自动化装置等技术系统，为工程技术提供新的设计理念、工作原理和系统构成。
　　仿生传感技术是由生物、化学、物理、医学、电子信息技术等多学科互相交叉而衍生出来的高新技术，是现代生物医学技术的先导和核心，也是重要的研究和应用方向。
　　在生物医学、环境监测、食品医药以及军事医学等各领域都有重要的应用价值。仿生传感器即是在该高新技术的发展下催生的多学科交叉产物。仿生传感器以生物活性单元，如生物酶、抗体、核酸、受体、细胞、组织、类器官以及完整生物体等作为敏感单元，获取生物敏感单元与检测目标物之间的响应信号（也称为识别单元），再通过理化方式的变换器（也称为换能器单元），转化为容易被检测和处理的电信号（或光信号）等[1]。
　　仿生传感与智能感知技术，是模仿生物体的5种感官（sense），即视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉，以及识别或认知等过程的技术，仿生传感具有捕获信息的能力，而智能感知具有传递、处理以及显示信息的能力，因此，仿生传感与智能感知具有广阔的应用前景，特别是面向医疗和健康的更高层次需求，如疾病的早期诊断、快速诊断、床边监护、在体监测等，以及生命科学深层次的研究，包括分子识别、基因探针、神经递质与神经调质的监控等都对新型的仿生传感与智能感知技术有很高的要求。创新性的科研探索和实际应用的需求为仿生传感与智能感知技术的发展提供了客观条件，使仿生传感与智能感知技术在过去的几十年产生了丰厚的成果。该技术随着科技与经济的发展取得了极大的进步，同时也必将极大地推动未来的科学技术和经济社会的发展。
　　1.2生物感官的发展现状
　　目前的生物绝大多数是由数亿年前的单细胞生物演变而来的。在原始海洋的条件下，生物必须具有感知生存环境的能力，这些“生物先民”为了适应环境所做的进化承袭至今，逐步演变为如今生物的各种感官。随着科学研究的不断进步，人们已经对生物感官演化成形的过程以及其功能机制有了一定的认识。通过解析生物感官机制，利用现代科学技术构建仿生感官系统，从而开发具有生物感官功能、某些性能指标甚至超越生物体的智能仪器设备，同时也促进了生物感官机制的深入探究。
　　在动物感觉器官中，有一类细胞能通过改变内部状态来呈现接收到的外界信息，称为感受细胞或感受器。当感受器受到某种感官刺激时，相应的离子会透过细胞膜上的通道蛋白，使得细胞内与外界环境的电荷产生电位差，从而形成生物电，这种机制使生物得以对外界信息做出反应。很多生物体，包括人类都拥有视觉、听觉、触觉、嗅觉与味觉的感知能力，进而表现出不同的行为。
　　生命演化出这种改变细胞生理状态的方式来适应外界环境，在之后的演化中逐步向特定的感官系统发展。*早演化出的感官涉及生命*早面对关键挑战所做出的种种反应，如寻找与食物相关的化学物质，或者避开表示危险环境条件的化学物质。这种感知机制延续到现在，并且在细菌中也发现了类似根据化学物质浓度梯度来做出不同的响应的机制。
　　随着生态环境中物种数量不断增长及生态环境不断变化，生物也逐步演化形成了各种感官。一个生物的“生态”就是它所在的生活环境，还有和它互动的其他物种，包括竞争者、天敌和猎物。所有的生态层面会影响一个物种演化感官的方向，从而影响它所感觉到的世界。目前生物感官一般包括视觉、嗅觉、味觉、听觉、触觉这5种基础感官，图1-2-1为人类的五大感官示意图。
　　1.2.1视觉感官的发展
　　1.视觉感官的研究
　　对于大多数生物，尤其是人类，视觉是*重要的感官系统。生物视觉是持续数百万年的进化产物，有研究表明，96%的动物具有能感受并形成图像的复杂视觉系统[2]。*初，在海洋中生活的某些藻类具有视紫红质（rhodopsin）基因，能够判断明暗，从而更加有效地进行光合作用。拥有视紫红质基因的还有一些浮游生物，而以浮游生物为食的一些生物如水母等也逐渐融入了视紫红质基因，发展出*原始的可以感应光的“原始眼睛”。
　　*原始的眼睛只是原生动物身上的感光细胞团，称为眼点（eye spot），一般眼点只能感受到光线的强弱。接着演化出了感光细胞的保护结构——凹陷，于是眼睛就成为一个覆盖色素的凹陷区域，在保护感光细胞的同时可借此粗略判断光线的来源。但这时的眼睛并没有成像功能。在之后的视觉系统演化中，不同的物种由于生活环境和基因突变的影响产生了不同的进化方向。例如，头足类动物的进化方向是加深视觉凹陷的程度，且其视觉凹陷一直暴露于体表，*终形成了前端有小孔的形状。根据小孔成像的原理，发展出晶状体、虹膜、角膜等结构，*终能够成像于视网膜上，从而拥有较清晰的视觉[3]。节肢动物则是发展出了复眼，利用眼睛阵列来提高视力，虽然复眼不能调焦，导致节肢动物的视觉成像不清晰，但它们拥有丰富的色觉和对动作的高灵敏度。而脊索动物（包括人）的视觉系统的发展则走向了另一个方向。通过对文昌鱼、斑马鱼的研究，结果发现，在早期的进化中，随着神经的发育，*初的视觉凹陷逐渐进入体内，不再暴露于体表。这个内陷的过程中还使得视网膜倒置，光线先穿过传递信息的视神经细胞才到达感受光线信息的感光细胞，这种结构一直延续到现在。图1-2-2为不同生物的视觉系统。
　　科学家对于人的视觉系统的探究从16世纪就已经开始了。1550年，意大利解剖学家巴尔托洛梅奥 欧斯塔基奥（Bartolomeo Eustachio）在他的解剖学著作《解剖学》（Tabulae Anatomicae）中描述了视神经在脑部的起点。1583年，瑞士解剖学家菲利克斯 普拉特（Felix Platter）提出晶状体只是“负责”让光线聚焦，而视网膜才是真正形成影像的地方，并且用实际病例证实了他的理论。1604年，德国天文学家开普勒对人眼视觉的研究做出了巨大贡献，他解释了视网膜的功能，提出在视网膜上的成像是倒立的，阐明了近视和远视的成因，同时还证明了凹透镜能矫正近视、凸透镜能矫正远视，这是医学界和生物界的重大突破。
　　1851年，德国解剖学家、生理学家海因里希 米勒（Heinrich Muller）首次提出视网膜视杆细胞显红色，但其误认为是血红蛋白造成的[4]，他的研究成果为后续的视觉研究打下了重要的生理基础。1876年，德国生理学家弗朗茨 克里斯蒂安 博尔（Franz Christian Boll）也观测到视网膜呈红紫色，并认为其颜色来源于一种特殊物质，更正了米勒的错误。在这之后，另一位德国生理学家维利 屈内（Willy Kuhne）继续了该特殊物质的研究，并将这种物质称为“视紫红质”（rhodopsin），同时他还证明了胆酸可使视杆细胞内的视紫红质释放到溶液里，并基于这一原理完成了牛视网膜中视紫红质的纯化[5]。之后美国生物化学家乔治 沃尔德（George Wald）通过生物化学方法从视网膜中分离出了维生素A，揭示了视紫红质感光的生化反应[6]，并因此获得了1967年的诺贝尔生理学或医学奖。图1-2-3所示为视网膜光感受细胞[7]——视杆细胞的结构示意图。
　　20世纪60年代开始，哈佛大学教授大卫 胡贝尔（David H.Hubel）以及托斯坦 威塞尔（Torsten N.Wiesel）开展了对视皮层细胞的研究，他们的探索开创了视皮层结构和功能研究的新纪元。一方面，他们大量的基础工作为视觉神经生物学的后续发展奠定了基础，描述了视觉信息在皮层水平的处理机制；另一方面，他们从发育的角度对皮层功能的可塑性等进行了研究和阐述，因此他们共同获得了1981年的诺贝尔生理学或医学奖。威塞尔根据视觉刺激的响应特征，在视皮层发现了多种神经元[8]，分别称为简单细胞（simple cell）、复杂细胞（complex cell）以及超复杂细胞（hypercomplex cell）。他们后续的研究以及后来大量科研工作者的实验对这些不同细胞的功能进行了深入的探索。他们的另外一项重要发现则是在视皮层中证实了前人根据其在躯体感觉皮层的研究提出的皮层功能柱的结构。他们的发现可以简单描述为许多具有相同特性的皮层细胞，在视皮层内按照一定的规则在空间上排列起来，这种按功能排列的皮层结构，即皮层的功能构筑，沿着皮层的不同层次呈现柱状分布，如方向柱、方位柱、眼优势柱、空间频率柱以及颜色柱等。这一结构的形成对于皮层内感觉信息的处理具有重要的影响。
　　2.视觉模型的研究
　　在对视觉感知机制的研究过程中，很多研究者建立了不同的视觉模型，用来阐释视觉系统不同的功能，同时为实现机器仿生视觉功能的研究提供参考模型。视觉模型的建立也促进了计算机视觉（computer vision，CV）的快速发展，在机器上实现仿生视觉的目标也在逐步实现。
　　（1）视差与空间视觉
　　关于眼睛的空间视觉很早就引起了很多学者的讨论和研究。*开始被接受的空间视觉模型是法国数学家笛卡儿提出的双眼单视数学学说，他认为空间视觉是由几何定律决定的，近处物体远近由物体对于双眼夹角大小决定，远处由可见点光线落入眼睛的分光程度决定。他认为人的空间视觉是生来就有的，而不是后天经验所得。后来的学者提出了不同的假说试图解释空间视觉。
　　1838年，英国著名的物理学家惠斯通发明了实体镜，并提出了立体视觉的概念，他指出双眼中两个近似相同的图像结合后会产生实体感。这种立体视觉是基于视差产生的，这为之后空间视觉的实验研究提供了思路。1886年，奥地利物理学家马赫在《感觉的分析》一书中将空间视觉与眼睛的运动和响应的神经支配过程联系起来，进一步提出了空间时间与运动的关系。1987年，澳大利亚心理学家巴夫拉 吉勒姆（BabraGillam）发现存在遮挡时，由于眼睛在水平方向上有一段距离，因此视网膜上遮挡区总存在不对称区，在这些区域上没有对应性，因此不能用视差来解释立体视觉感。吉勒姆在实验中发现，双眼的视力融合后，不对称区域的存在能产生不同的深度、轮廓和表面的视觉信息，因而产生了立体感觉。这个现象被称为达 芬奇立体视觉，以区分因视差产生的惠斯通立体视觉。
　　（2）计算机视觉的发展
　　从20世纪50年代开始，在视觉系统生理学机制不断完善的基础上，科学家将研究方向转向了由机器模拟人类视觉系统上，由此计算机视觉领域不断发展。20世纪50年代，贝尔实验室的贝拉 朱莱斯（BelaJulesz）设计出了随机点立体图（random-dot stereogram，RDS），图1-2-4所示为随机点立体图的构造原理示意图。朱莱斯提出只要左右眼图像有视差，就能产生深度感，也就是立体视觉。这说明，立体视觉产生于识别之前。他们的结论启发了麻省理工学院人工智能实验室的大卫 马尔（David Marr）等，他们提出可以利用不同机位的摄像机获得两个有视差的图像，测量对应点之间的视差就可以恢复物体和景物的深度，从而重建并识别图像中的物体，实现视觉系统的功能。马尔依此建立了他的三维（three-dimensional，3D）重建的计算机视觉理论。其编写的于1982年出版的《视觉》（Vision）一书风靡学术界，不但影响了计算机视觉研究领域，也影响了神经生理学、神经心理学等有关学科，复杂的视觉过程变成了可以用计算机处理的信息加工过程，标志着视觉研究进入了一个新的信息加工时代，成为一门独立学科。
　　之后又有学者提出马尔的计算机视觉理论和视觉重建缺乏目的性与主动性，其他主动视觉和应用视觉的理论开始出现。不少学者认为视觉要有目的性和主动性，在很多应用中不需要严格的三维重建，因此，该方向的研究较长时间没有取得实质性的进展。20世纪90年代初，由于

目录
前言
第1章　绪论　1　
1.1　引言　1　
1.2　生物感官的发展现状　1　
1.2.1　视觉感官的发展　2　
1.2.2　听觉感官的发展　6　
1.2.3　触觉感官的发展　10　
1.2.4　嗅觉感官的发展　13　
1.2.5　味觉感官的发展　16　
1.3　仿生传感技术的发展现状　18　
1.3.1　仿生传感器的工作原理　19　
1.3.2　仿生传感技术的应用　24　
1.4　智能感知技术的发展现状　31　
1.4.1　智能感知识别技术的原理　32　
1.4.2　智能感知技术的应用　34　
1.5　仿生传感与智能感知的应用概述　40　
1.5.1　仿生视觉与智能感知的应用　40　
1.5.2　仿生听觉与智能感知的应用　43　
1.5.3　仿生触觉与智能感知的应用　45　
1.5.4　仿生嗅觉与智能感知的应用　48　
1.5.5　仿生味觉与智能感知的应用　51
参考文献　53
第2章　仿生传感与智能感知技术基础　59　
2.1　概述　59　
2.2　视觉感知的生物学基础　59　
2.2.1　视觉器官的生理结构　59　
2.2.2　视觉感受器　63　
2.2.3　视觉信息的传导　63　
2.2.4　视觉信息的识别　65　
2.3　听觉感知的生物学基础　71　
2.3.1　听觉器官的生理结构　71　
2.3.2　听觉感受器　73　
2.3.3　听觉信息的传导　75　
2.3.4　听觉信息的识别　76　
2.4　触觉感知的生物学基础　79　
2.4.1　触觉器官的生理结构　80　
2.4.2　触觉感受器　81　
2.4.3　触觉信息的传导　84　
2.4.4　触觉信息的识别　86　
2.5　嗅觉感知的生物学基础　87　
2.5.1　嗅觉系统的生理结构　87　
2.5.2　嗅觉感受器　89　
2.5.3　嗅觉信息的传导　89　
2.5.4　嗅觉信息的识别　91　
2.6　味觉感知的生物学基础　93　
2.6.1　味觉系统的生理结构　93　
2.6.2　味觉感受器　94　
2.6.3　味觉信息的传导　97　
2.6.4　味觉信息的识别　102　
2.7　多感官协同与大脑的感知　105
参考文献　108
第3章　仿生视觉传感与智能感知技术　113　
3.1　概述　113　
3.2　仿生视觉传感技术的研究　113　
3.2.1　视觉传感器　113　
3.2.2　视觉假体　120　
3.3　仿生视觉的智能感知技术研究　126　
3.3.1　计算机视觉　126　
3.3.2　智能机器人视觉感知　141　
3.3.3　视觉假体的识别　149　
3.4　仿生视觉传感与智能感知技术的应用　153　
3.4.1　仿生视觉传感与智能感知在医学中的应用　153　
3.4.2　仿生视觉传感与智能感知在食品工业中的应用　156　
3.4.3　仿生视觉传感与智能感知在环境质量评价中的应用　159
参考文献　163
第4章　仿生听觉传感与智能感知技术　171　
4.1　概述　171　
4.2　仿生听觉传感技术的研究　171　
4.2.1　听觉传感器　171　
4.2.2　人工耳蜗　181　
4.3　仿生听觉的智能感知技术研究　186　
4.3.1　仿生听觉感知模型　186　
4.3.2　智能机器人的听觉感知技术　193　
4.3.3　人体康复的听觉感知　202　
4.4　仿生听觉传感与智能感知的应用　207　
4.4.1　仿生听觉传感与智能感知在语音助手中的应用　207　
4.4.2　仿生听觉传感与智能感知在机器人中的应用　209　
4.4.3　仿生听觉技术在人体康复中的应用　218
参考文献　224
第5章　仿生触觉传感与智能感知技术　228　
5.1　概述　228　
5.2　仿生触觉传感技术的研究　228　
5.2.1　触觉传感器的敏感材料　229　
5.2.2　触觉传感器分类及传感机制　233　
5.2.3　柔性仿生触觉传感器　237　
5.3　仿生触觉的智能感知技术研究　243　
5.3.1　纹理识别算法　243　
5.3.2　多维力触觉传感器解耦技术　247　
5.3.3　触觉深度学习的识别技术　256　
5.3.4　多传感器信息融合技术　260　
5.4　仿生触觉传感与智能感知技术的应用　265　
5.4.1　模仿生物触觉的高灵敏仿生传感应用　265　
5.4.2　人造电子皮肤的应用　269　
5.4.3　仿生触觉在机器手与智能假肢中的应用　272
参考文献　276
第6章　仿生嗅觉传感与智能感知技术　280　
6.1　概述　280　
6.2　仿生嗅觉传感技术的研究　280　
6.2.1　气敏传感技术　280　
6.2.2　仿生嗅觉传感技术　286　
6.2.3　电子鼻与在体生物电子鼻技术　292　
6.3　仿生嗅觉的智能感知技术研究　294　
6.3.1　基于统计方法的模式识别技术　296　
6.3.2　基于神经网络的智能感知技术　300　
6.3.3　基于生物启发的智能感知技术　306　
6.4　仿生嗅觉传感与智能感知技术的应用　312　
6.4.1　仿生嗅觉传感与智能感知在疾病诊断中的应用　312　
6.4.2　仿生嗅觉传感与智能感知在智能机器人中的应用　318　
6.4.3　仿生嗅觉传感与智能感知在食品与环境监测中的应用　321
参考文献　324
第7章　仿生味觉传感与智能感知技术　331　
7.1　概述　331　
7.2　仿生味觉传感技术的研究　331　
7.2.1　味觉传感器敏感材料　332　
7.2.2　味觉传感器　336　
7.2.3　生物电子舌　343　
7.3　仿生味觉智能识别技术　351　
7.3.1　基于统计算法的识别技术　352　
7.3.2　基于生物机制的识别技术　354　
7.3.3　联合识别技术　358　
7.3.4　基于电生理信号的识别技术　359　
7.4　仿生味觉传感与智能感知技术的应用　367　
7.4.1　仿生味觉传感与智能感知在食品检测中的应用　367　
7.4.2　仿生味觉传感与智能感知在药物分析中的应用　370　
7.4.3　仿生味觉传感与智能感知在水环境检测中的应用　371　
7.4.4　多传感器技术融合　373　
7.4.5　智能机器人　375
参考文献　376
第8章　仿生传感与智能感知未来发展趋势　381　
8.1　概述　381　
8.2　仿生视觉传感与智能感知的未来发展　381　　
8.2.1　视觉假体技术的未来发展　381　
8.2.2　计算机视觉技术的未来发展　384　
8.3　仿生听觉传感与智能感知的未来发展　388　
8.3.1　仿生听觉传感技术的未来发展　388　
8.3.2　听觉智能感知技术的未来发展　394　
8.4　仿生触觉传感与智能感知的未来发展　399　
8.4.1　基于生物机制研究的仿生触觉感知的未来发展　399　
8.4.2　触觉与多模态感知融合的发展前景　400　
8.5　仿生嗅觉传感与智能感知的未来发展　402　
8.5.1　仿生嗅觉传感技术的未来发展　402　
8.5.2　仿生嗅觉智能感知技术的未来发展　405　
8.6　仿生味觉传感与智能感知的未来发展　408　
8.6.1　仿生味觉传感技术的未来发展　408　
8.6.2　多传感器技术融合与数据融合的味觉感知技术　411　
8.7　与元宇宙结合的智能感知机器人的未来发展　413
参考文献　414