近日，安徽大学材料科学与工程学院教授何刚团队联合南京大学、宁波甬江实验室，研制出一种新型光电突触器件，并搭建起傅里叶神经形态视觉系统。相关成果发表于国际材料期刊《Advanced Materials》，安徽大学为论文第一通讯单位。
一束蓝光，让一颗器件实现三种功能
机器人在车间里寻找零件，摄像头拍下画面只是第一步。画面中的物体轮廓、边缘细节，以及光线变化带来的干扰，都需要经过处理，才能交给识别系统判断。如何从复杂图像中快速找到有用信息，是机器人视觉需要解决的问题。
过去，这些工作主要由数字芯片完成。图像采集后，需要经过傅里叶变换、特征提取、滤波等一系列运算。由于传统计算架构中存储和计算相互分离，数据需要在存储器和处理器之间反复传输，带来额外的时间和能耗开销。
能不能让光先完成一部分处理？这是何刚团队思考的问题。
实际上，透镜本身就具有傅里叶变换的光学特性。图像经过透镜后，不同空间频率的信息会呈现在不同位置，这一过程可以由光学系统直接完成，不必再交给数字芯片逐项计算。但光完成变换还不够，如何进一步筛选有用信息？团队将研究重点放在了一种能够感知光信号、调节自身状态并保存信息的器件上。
这次研究的一个重要突破是改变了光电突触器件的调控方式。
所谓光电突触，可以理解为一种模拟大脑神经突触工作方式的器件，能够根据光照变化改变自身电导状态，类似于神经连接强弱的变化。
何刚介绍，以往一些光电突触器件要实现信号增强和抑制，往往需要切换不同波长的光源，系统结构相对复杂，也不利于后续大规模集成。
这次团队采用PDVT-10/IGZO异质结材料体系，只使用430纳米蓝光，通过改变光线强弱，就能调节器件状态。
较弱的蓝光照射时，器件表现为突触抑制；随着光强增加，器件则可以实现突触增强。通过连续调节光强，还能写入多个不同的电导状态。更特别的是，这些状态具有非易失性，停止光照后，器件仍能保留此前写入的信息。
之所以选用430纳米蓝光，是因为该光子能量与材料的光吸收和界面响应机制相匹配，能够实现稳定的双向调控。相比需要切换不同波长光源的方式，只用一种蓝光、改变光强就能完成调节，也让整个系统更加简单。
一颗器件同时承担三种功能：接收光信号、筛选光信号、保存调节后的状态。团队测得，其单次光刺激功耗约为5.57纳瓦。这种集成设计，也为后续将多个器件排列成阵列创造了条件。
透镜完成频谱转换器件阵列筛选图像信息
有了单颗器件，团队又将多个光电突触器件排列成阵列，放入傅里叶光学系统，搭建起一套傅里叶神经形态视觉系统。
这套系统的工作过程，可以理解为先拆分、再筛选、最后识别。
图像进入光学系统后，透镜利用自身特性，将不同空间频率的信息呈现在频谱面的不同位置。随后，布置在这里的光电突触阵列，根据不同位置和光强产生相应响应，对图像信息进行选择性调节，保留有用特征，抑制不需要的信息。经过筛选的光信号再重新形成图像特征，交给后续神经网络进行识别和分类。
也就是说，光并不负责完成所有识别工作，而是承担了图像变换和前端信息筛选，后续分类仍由神经网络完成。这样可以减少图像数据在存储器和处理器之间反复传输的过程，降低计算系统的额外开销。
对于机器人来说，这种方式有望应用于工业巡检、复杂车间等视觉感知场景。面对光线变化、背景干扰和目标遮挡，机器人需要从复杂画面中提取有效信息。如果能在前端更高效地完成特征筛选，就有机会减轻后端计算负担。
目前，团队已经完成器件研制和系统搭建，并在基于频域特征的图像处理任务中进行了验证。下一步，团队将重点攻克器件阵列规模化集成，并在真实、动态的复杂场景中开展系统功能验证。
