人類視覺系統(tǒng)的明適應(yīng)（圖1）是一個奇妙且至關(guān)重要的生理過程。借助視覺適應(yīng)機制，人眼能夠在動態(tài)環(huán)境中高效處理外部信息，極大拓展對光強的感知范圍。受人類視覺系統(tǒng)的啟發(fā)，人工視覺系統(tǒng)（亦稱機器視覺系統(tǒng)）在圖像感知、存儲以及神經(jīng)形態(tài)計算等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。然而，當(dāng)前的人工視覺器件在光波長響應(yīng)范圍和光強度檢測能力方面仍存在局限性，從而影響了其應(yīng)用場景的拓展和圖像識別的準(zhǔn)確性。因此，兼具寬光譜響應(yīng)和視覺適應(yīng)能力的人工視覺器件無疑將推動仿生視覺電子傳感器的發(fā)展，為智能感知技術(shù)開辟新的可能性。

圖1 （a）生物視覺結(jié)構(gòu)示意圖；（b）視覺明適應(yīng)過程示意圖。

近日，華東師范大學(xué)上海類腦智能材料與器件研究中心/極化材料與器件教育部重點實驗室褚君浩院士和段純剛教授團隊的田博博教授、彭暉教授和朱秋香副教授利用p型有機半導(dǎo)體聚三己基噻吩（P3HT）與Al電極形成的肖特基結(jié)，研制出基于ITO/P3HT/Al結(jié)構(gòu)的自供電視覺傳感器陣列。該光電傳感器在強光照射下，P3HT/Al界面通過不斷俘獲光生電子而降低肖特基勢壘高度，從而引起了自適應(yīng)的光電響應(yīng)，即光電流振幅隨著強光持續(xù)照射而衰減，成功模擬了人眼的明適應(yīng)行為。這在降低功耗、拓寬機器視覺的響應(yīng)范圍以及推動先進人工視覺系統(tǒng)集成方面展現(xiàn)出巨大潛力。相關(guān)成果以“A self-powered organic vision sensor array for photopic adaptation”為題于2025年2月10日在線發(fā)表在Nano Letters雜志上。華東師范大學(xué)田博博教授、彭暉教授與朱秋香副教授為本論文通訊作者，電子科學(xué)系代艷南博士與郝勝蘭博士后為本論文共同第一作者。

本研究利用P3HT與Al電極形成肖特基結(jié)，構(gòu)建了自供電的光電器件，并基于此結(jié)構(gòu)制備了10×5的陣列。P3HT薄膜的紫外-可見吸收光譜表征表明P3HT在350 nm - 750 nm的波長范圍內(nèi)表現(xiàn)出較寬的光譜吸收范圍。由于肖特基結(jié)的光生伏特效應(yīng)，在光照條件下，光生載流子在內(nèi)建電場的作用下向相反方向移動，從而產(chǎn)生光電流。在持續(xù)光照下，P3HT/Al界面、缺陷捕獲光生電子，導(dǎo)致肖特基勢壘隨著強光持續(xù)照射而降低，光電流逐漸減小并最終趨于穩(wěn)定（圖2）。這一現(xiàn)象與人眼的明適應(yīng)過程極為相似，因此研究團隊基于該器件的光電響應(yīng)特性，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，成功模擬了人眼的明適應(yīng)行為。

圖2 （a）ITO/P3HT/Al光電器件瞬態(tài)光電響應(yīng)，插圖為 ITO、P3HT 和 Al 的能帶結(jié)構(gòu)；;（b）不同階段ITO/P3HT/Al器件的能帶示意圖

圖3（a）用于圖像識別的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖。（b）字母“E”“C”“N”和“U”圖案不同時刻的成像效果。（c）不同高斯噪聲水平（σ = 0、0.1、0.2、0.3 和 0.4）下明適應(yīng)的識別準(zhǔn)確率隨時間的變化。

團隊以強度為50 mW cm-2的光源為背景光，230 mW cm-2的光源為圖案光檢測該視覺傳感器陣列的視覺明適應(yīng)行為。通過采集不同時刻字母“E”、“C”、“N”和“U”的圖像所對應(yīng)的光電流信號，將其轉(zhuǎn)化為不同灰度值的像素，作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。研究結(jié)果表明，不同數(shù)據(jù)集的圖像識別的平均測試準(zhǔn)確率從0.1秒時的不足25%（基本上無法區(qū)分四個字母）提升到15秒后的90%以上（圖3）。該實驗結(jié)果表明，該ITO/P3HT/Al陣列可以實現(xiàn)人眼明適應(yīng)功能的模擬,為構(gòu)建下一代低能耗人工視覺系統(tǒng)提供了新的思路，并在安全駕駛、機器視覺等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

該工作得到了國家自然科學(xué)基金優(yōu)青和面上、重點研發(fā)計劃青年科學(xué)家、重慶市杰青、上海市啟明星等項目的資助。該項研究也感謝華東師范大學(xué)微納加工平臺支持。

論文鏈接：

https://pubs.acs.org/articlesonrequest/AOR-ZMEQ5B8USWYZC3UPIVTG