За последние десятилетия учёные разработали всё более сложные датчики и алгоритмы машинного обучения, которые позволяют компьютерным системам обрабатывать и интерпретировать изображения и видео. Эта технология, известная как машинное зрение, оказывается весьма полезной для производства продуктов питания, напитков, электроники и других товаров.
Преимущества машинного зрения
Машинное зрение может автоматизировать различные трудоёмкие этапы в промышленности, такие как обнаружение дефектов, проверка электроники, автомобильных деталей или других изделий, верификация этикеток или сроков годности, а также сортировка товаров по категориям.
Ограничения существующих датчиков
Хотя датчики, лежащие в основе многих ранее представленных систем машинного зрения, весьма совершенны, они обычно не обрабатывают визуальную информацию с такой же детализацией, как сетчатка глаза (светочувствительная ткань в глазу, которая обрабатывает визуальные сигналы).
Большинство используемых датчиков основаны на кадрах или событиях. Датчики на основе кадров предназначены для захвата изображений через определённые интервалы, в то время как датчики на основе событий фиксируют изменения яркости в отдельных пикселях. Примечательно, что оба эти типа датчиков пока не так быстры и адаптивны, как сетчатка глаза.
Новый шаг в развитии машинного зрения
Исследователи из Китайской академии наук, Китайско-датского центра образования и научных исследований и других институтов разработали устройство, имитирующее слоистую структуру сетчатки. Их устройство, представленное в статье, опубликованной в журнале Nature Nanotechnology, — это фотодиод (PD), полупроводниковое устройство, которое может преобразовывать свет в электрический ток.
«Современные датчики машинного зрения, включая основанные на кадрах и событиях, часто не справляются из-за ограниченной временной динамики по сравнению с человеческой сетчаткой, что снижает их общую производительность и адаптивность», — пишут Цзицзе Линь, Цунци Ли и их коллеги в своей статье.
Они представили событийный ретиноморфный фотодиод (RPD), который имитирует слоистую структуру и сигнальный путь сетчатки. RPD достигает этого за счёт вертикальной интеграции органического гетероперехода донор-акцептор, ионного резервуара с пористой паутинообразной морфологией и перехода Шоттки в единый диод посредством контролируемого послойного изготовления и точной модуляции наноструктуры.
Компоненты устройства, вдохновлённого сетчаткой
Устройство, разработанное исследователями, имеет три ключевых компонента:
* органический гетеропереход донор-акцептор;
* ионный резервуар, изготовленный из пористых наноструктур;
* переход Шоттки.
Первый компонент — это, по сути, соединение двух органических полупроводников, которое облегчает передачу электрического заряда. Ионный резервуар представляет собой губчатую структуру, которая может накапливать и высвобождать ионы, имитируя то, как биологические ткани используют ионы для передачи сигналов. Наконец, переход Шоттки — это интерфейс, образованный между полупроводником и металлом, который позволяет электрическому току течь плавно в одном направлении, но не в другом.
«Каждый компонент воспроизводит ключевой процесс в сетчатке, и их спонтанное взаимодействие приводит к адаптивной динамике в зависимости от окружающей среды», — пишут Линь, Ли и их коллеги. «Такая конструкция обеспечивает динамический диапазон, превышающий 200 дБ, существенно снижает шум и избыточность данных и позволяет осуществлять интеграцию высокой плотности. Мы демонстрируем, что эти улучшения обеспечивают высококачественное машинное зрение даже в экстремальных условиях освещения».
В ходе начальных испытаний новый RPD, разработанный Линем, Ли и их коллегами, показал многообещающие результаты, превзойдя другие PD, ранее протестированные в задачах машинного зрения. В будущем новое устройство может быть усовершенствовано и применено для решения широкого спектра задач машинного зрения в реальных условиях.
«Наша работа демонстрирует восходящий подход к ретиноморфным датчикам, продвигая разработку надёжных и отзывчивых систем машинного зрения, адаптируемых к сложным и динамичным условиям освещения», — пишут авторы.