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仿生視覺技術突破

昆蟲等節肢動物憑借其獨特的復眼結構，在競爭激烈的自然界中長期占據優勢生態位。它們的復眼由許多小眼睛組成，能夠感知來自不同方向的光線，從而擁有超大視野和深度感知能力，而且有超快的反應速度。

這種特性讓不少科學家想要仿制這套視覺系統，但是復眼的三維結構很復雜，讓之前用各類微透鏡陣列+傳感器組成的仿生復眼能力非常有限，只能生成模糊的馬賽克圖像。

最近，上海理工大學張大偉和美國杜克大學黃俊團隊制造的仿生復眼取得了重大突破，并因此登上了《科學進展》（Science Advances）的封面。他們利用AI為一套0.8立方厘米的仿生視覺系統賦能，在接近半球（165°×360°）的超大視野范圍上實現了百萬像素級的全彩高清全景成像。該系統在狹小空間中能對特定目標準確識別、精準三維定位及三維跟蹤。

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奇妙的復眼

昆蟲的復眼由數百甚至數千個“小眼”組成，每個小眼都是由角膜、晶錐、色素細胞、視網膜、視桿細胞等結構組成的獨立感光單元。強光時，色素細胞會吸收斜射進入的光線，只留下直射光線，這樣來自不同方向的光，在小眼中形成一個像素點，眾多小眼形成的像點拼合成一幅圖像，從而為昆蟲提供超大視角。

弱光時，色素細胞收縮，除了直射光線能到達視桿細胞外，光線還能折射到附近幾個小眼，讓復眼在弱光環境下也能看清物體。

復眼的優勢在于，通過添加相同結構的小眼，獲得了幾乎無死角的視野和高效的視覺能力。

復眼示意圖

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AI賦能的仿生視覺系統

之前的仿生復眼系統有用微透鏡陣列的光路設計把光線收集到平面圖像傳感器上，有用多個攝像元件完全模仿昆蟲的復眼結構，但是這些方案難度都不小，有成像質量差、三維畸變等問題。這幾年人工智能的能力快速提高，有了實現研究人員新點子的能力。

他們開發的仿生復眼相機有430萬有效像素分辨率達到40微米，視角達到165°×360°，能夠產生全彩全景圖像。然后利用深度學習構建的多級神經網絡模型對仿生復眼相機收集的圖像數據進行處理，將來自3D空間的圖像進行了高精度重建。

用深度學習識別一個黃色的數字8

在3D位置預測方面，算法能夠根據圖像中的特征點，準確計算出目標物體在三維空間中的位置。此外，該系統還具備對不同顏色和模式進行分類和識別的能力，這使得它能夠在復雜的環境中快速識別目標物體。

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仿生復眼前景廣闊

這項“蟲眼看世界”的研究成果為我們打開了一扇通往微觀世界的大門。它不僅讓我們對昆蟲的復眼結構和視覺能力有了更深入的了解，而且為我們提供了一種全新的視覺感知技術。

研究人員下一步計劃優化仿生復眼結構，提高成像質量和分辨率。將仿生視覺技術應用到微小無人平臺、內窺檢測儀器等高端儀器及裝備上。

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編輯｜張毅

主編｜黎坤

總編輯｜吳新

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