近年、人間の感覚の代わりを担うシステムが多く普及している中で、
次に「触覚」が注目されているが、いまだ実現されていない。
そこで、MEMS触覚センサを用いて物質の手触り感検出を行うセンシングシステムの開発・検討を進めている。現在，MEMS触覚センサで得られた表面凹凸及び摩擦の電気信号を機械学習にかけることで物質表面の識別を行わせる識別システムを開発中である。
本研究では、センサからの電気信号データを機械学習にかける前に行う各種の前処理について、識別率にどのような影響を与えるのか比較、分析を行った。
また、識別処理のFPGAを用いたHW化についても検討を行った。