現(xiàn)有的機(jī)器視覺在自動駕駛、人臉識別、無人機(jī)導(dǎo)航、工業(yè)檢測、視頻監(jiān)控等方面已經(jīng)達(dá)到了一定水平，但是面對復(fù)雜環(huán)境，比如高速運(yùn)動、昏暗條件下，其綜合性能還有待提高。目前，機(jī)器視覺系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)有以下三點(diǎn)：

1.如何采集良好的視覺數(shù)據(jù)。

2.硅基半導(dǎo)體技術(shù)在跟上摩爾定律方面已經(jīng)達(dá)到了極限，在芯片升級方面存在瓶頸；

3.處理器與存儲器間的信息傳輸存在缺陷。

人類視覺系統(tǒng)是我們感知系統(tǒng)中最重要的組成部分，它負(fù)責(zé)感知和處理人體獲得的80%以上的信息。面對如此龐大的信息，人類視覺系統(tǒng)表現(xiàn)出低冗余、低功耗、強(qiáng)魯棒性等的性能。這是現(xiàn)有的機(jī)器視覺系統(tǒng)的。因此，重新審視人類視覺系統(tǒng)，借鑒其感知與處理信息的機(jī)制，有助于發(fā)展更高性能的機(jī)器視覺。在人類視覺系統(tǒng)中，視網(wǎng)膜在功能與結(jié)構(gòu)上的特點(diǎn)可以輔助解決以上問題：

1.視網(wǎng)膜曲面的結(jié)構(gòu)保證較好的成像效果。若將機(jī)器視覺系統(tǒng)中感光模塊制作為曲面，可進(jìn)一步減少算力消耗；

2.人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的進(jìn)一步發(fā)展。更優(yōu)秀的算法可建立性能更高的機(jī)器視覺系統(tǒng)；

3.視網(wǎng)膜作為感知模塊的終點(diǎn)與信息處理的起點(diǎn)，僅由一個(gè)模塊完成了兩個(gè)模塊的工作。若將機(jī)器視覺系統(tǒng)中感光模塊與預(yù)處理模塊進(jìn)行集成，不僅能提升整體集成度，而且也能避免存儲器壁(memory wall)的問題。

研究成果

近日，青島大學(xué)金明亮團(tuán)隊(duì)、宿杰團(tuán)隊(duì)、新加坡國立大學(xué)葛樹志團(tuán)隊(duì)發(fā)表綜述文章，概述了一類受視網(wǎng)膜啟發(fā)的具有“感存算一體化"功能的柔性神經(jīng)形態(tài)視覺傳感器的制作方式。

本文從人類視覺系統(tǒng)出發(fā)，比較和討論了人類視覺系統(tǒng)和傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)之間的差異。由于視覺信息的多樣性和數(shù)據(jù)量較大，使用非馮諾伊曼結(jié)構(gòu)的柔性神經(jīng)形態(tài)視覺傳感器可以有效地彌補(bǔ)基于馮諾伊曼架構(gòu)的傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)的局限性。首先，本文討論了視網(wǎng)膜信息處理機(jī)制的模仿方式，并概述了非馮·諾伊曼計(jì)算架構(gòu)的原理和電路實(shí)現(xiàn)方法。

其次，本文以二維材料為例，從光電材料與計(jì)算材料兩種角度介紹了該類型傳感器材料選擇的一般標(biāo)準(zhǔn)，并對目前相關(guān)光電探測器性能進(jìn)行了對比。

再次，在模擬視網(wǎng)膜表面結(jié)構(gòu)方面，本文介紹了柔性傳感器陣列的優(yōu)勢與制造方法。根據(jù)時(shí)間順序?qū)ο嚓P(guān)工作者的探索進(jìn)行了總結(jié)。最后，本文分析了非馮·諾伊曼柔性神經(jīng)形態(tài)視覺傳感器目前面臨的挑戰(zhàn)，并對其未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。

來源：傳感器專家網(wǎng)