中科院金属所成会明、孙东明&南京理工大学李晓明&中科院邱松 Nat. Commun.:用于神经形态视觉系统的柔性超灵敏光电传感器阵列


引言

人类的视觉系统对于生存和学习都是必不可少的。这是一个有效的过程,在此过程中,视网膜会检测出光刺激并在大脑进行更复杂的动作之前并行地预处理图像信息。近年来,基于常规互补金属氧化物半导体(CMOS)成像器或电荷耦合器件(CCD)相机的数字视觉系统已得到快速发展,以通过串行或粗略的扩展接口数字处理单元实现计算机视觉平行结构。然而,这些常规的数字人工视觉系统倾向于消耗大量功率,并且在实际应用中具有较大的尺寸和较高的成本,并且受融合了图像感测,存储器和处理的生物系统的启发,神经形态视觉传感器有望克服这些问题。为了开发高性能的神经形态视觉系统,必须具有超高的响应度,探测性和信噪比的光电传感器,以在极端昏暗的光线条件下提供增强的成像能力。在选择活性传感材料时,全无机钙钛矿CsPbBr3-QD具有出色的光电响应性能,并且由于其出色的载流子迁移率和开/关比,CNT可显着提高传感器的检测信噪比。两种材料都可以制成均匀的大面积薄膜,具有出色的灵活性和稳定性,并且两种材料的结合为高性能神经形态视觉传感器的设计和制造提供了新的策略。

成果简介

      中科院金属所成会明、孙东明&南京理工大学李晓明&中科院邱松报告了一种使用CNT和CsPbBr3-QDs组合作为活性材料的具有1024个像素的柔性光电传感器阵列,它不仅显示出对光的非凡敏感性,而且具有信息存储和数据预处理能力。该器件显示出5.1×107 A/W的高响应度和2×1016 Jones的超高比探测率。这也是第一次通过训练具有1μW/cm2弱光脉冲的高度集成的传感器阵列来通过实验证明神经形态强化学习。与生物系统类似,感光器,存储元件和计算节点组件在阵列中共享相同的物理空间,并实时地并行处理信息,这使其对于构建试图模仿生物处理的人工视觉系统具有吸引力。该成果以题为A flexible ultrasensitive optoelectronic sensor array for neuromorphic vision systems发表在Nat. Commun.

【图文导读】

1.器件的设计与表征

a带有CNT/CsPbBr3-QD通道的光电晶体管的示意图

b CNT膜的扫描电子显微镜(SEM)图像

cCsPbBr3-QD膜的原子力显微镜(AFM)图像

d使用波长为516 nm的准直入射光束和功率密度(P)从0增至1.7μW/cm2的准直入射光束在VDS = 1 V时设备的室温传输特性(IDS-VGS)

e启停状态下的能带图

图2.光电和突触特性

(a)响应度(R)和外部量子效率(EQE)对照明功率密度(P)的依赖性

(b)特定检测率(D *)对P的依赖性 器件性能的基准表明,使用各种材料和结构制成的报告器件具有超高的检测能力

(c)器件在516 nm光下的开关特性,P为0.78W / cm2,复位电压为栅极脉冲

(d)当脉冲间隔增加时,PPF指数逐渐降低

(e)在各种照明功率密度下具有500个光脉冲的长期增强

3.光电传感器阵列

(a)在PCB上具有引线键合的传感器阵列芯片 (b)32×32传感器阵列的光学显微照片 (c)通道尺寸为20×20μm2的单个传感器单元的放大图像 (d)观察到陌生和熟悉的面孔时人类视觉系统印象的示意图 (e)在初始状态下以及在10 nm,20、50、100和200脉冲在405 nm的光下以1μW/cm2的照明功率进行训练后,测量的8号模式的训练权重结果 (f)在4.0 nmW/cm2、0.3mW/cm2、1.0mW/cm2、2.5mW/cm2和4.0mW的各种照明功率密度下,在405 nm光下用10个脉冲训练后测得的传感器阵列的训练权重结果/平方厘米 (g)初始状态和训练过程后的人脸模拟结果

小结

受人眼启发开发神经形态视觉系统的挑战不仅来自如何重现动物系统的灵活性,复杂性和适应性,还在于如何以计算效率和优雅来实现。与生物系统类似,这些神经形态电路将图像感测,存储和处理功能集成到设备中,并实时处理连续的模拟亮度信号。高集成度,灵活性和超灵敏性对于试图模仿生物加工的实际人工视觉系统至关重要。作者提出了一个1024像素的柔性光电传感器阵列,使用碳纳米管和钙钛矿量子点的组合作为有效的神经形态视觉系统的活性材料。该设备对光具有非凡的灵敏度,其响应度为5.1×107 A/W,特异性检测率为2×1016 Jones,并通过用1μW/cm2的弱光脉冲训练传感器阵列来演示神经形态强化学习。

文献链接:A flexible ultrasensitive optoelectronic sensor array for neuromorphic vision systems. Nat. Commun., 2021, DOI:10.1038/s41467-021-22047-w

本文由tt供稿。  

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