一种用于仿生视网膜的柔性电容感光器
[导读]：
仿生微电子设备对于受人类启发的机器人和神经形态计算应用必不可少。在机器学习和深度神经网络的帮助下，范式从感知到感知的转变；彻底改变感知智能，例如计算机视觉和语音处理。我们的人脑通过视力接收大部分信息（80%）。神经形态视觉传感器在为机器人技术和隐私保护安全应用开发节能智能系统方面非常有益。迫切需要模拟视网膜感光器的设备，这些感光器将光照明编码成一系列尖峰，以开发这种传感器。KAUST开发了一种基于混合钙钛矿的柔性感光器，其电容与模拟视网膜视杆细胞的光强度成比例变化，为开发高效的人工视网膜网络铺平了道路。
KAUST 的研究人员在寻求为计算机视觉应用开发更好的选择时，已经构建了一种可以以与人类视觉系统类似的方式“看到”并且可以识别手写数字的人工电子视网膜。设计并制造了一系列光感受器，通过电容的变化来检测可见光的强度，模仿眼睛的视杆视网膜细胞的行为。当阵列连接到电子 CMOS 传感电路和尖峰神经网络（具有 100 个输出神经元的单层网络）时，它能够以大约 70% 的准确度识别手写数字。
“我们在这一领域研究的最终目标是开发高效的神经形态视觉传感器，为计算机视觉应用构建高效的相机，”Salama 解释说。“现有系统使用的光电探测器需要电源才能运行，因此即使在待机状态下也会消耗大量能量。相比之下，我们提出的光感受器是电容性设备，其运行时不消耗静态功率。”
感光器阵列是通过将具有合适光学和介电特性的材料夹在底部铝电极和图案化的氧化铟锡顶部电极之间制成的，以形成微型感光金属-绝缘体-金属电容器的像素化阵列。该阵列是在聚酰亚胺薄基板上制成的，因此它具有柔韧性，并且可以根据需要弯曲，包括模仿人眼的半球形。
柔性电容感光器 (CPR) 和材料表征。a 柔性 CPR 的示意图显示了夹在透明顶部电极氧化铟锡 (ITO) 和铝 (Al) 涂层的聚酰亚胺基板之间的钙钛矿铁电纳米复合材料 (PFNC)。（插图显示了制造的设备）。b PFNC薄膜的横截面扫描电子显微镜（SEM）图像。c PFNC 的透射电子显微镜图像，显示嵌入聚合物中的钙钛矿纳米晶体。d 描绘柔性电容器作为视网膜感光器的代表性示意图，以及形成半球形形式的柔性 CPR 阵列的数码照片。e 钙钛矿铁电聚合物纳米复合材料（PFNC）和铁电聚合物的紫外-可见吸收光谱。3 NH 3 PbBr 3在纳米复合材料中。
在为其感光器选择材料时，KAUST 团队使用了嵌入三元共聚物聚偏二氟乙烯三氟乙烯-氯氟乙烯 (PVDF-TrFE-CEF) 中的钙钛矿（甲基溴化铅 (MAPbBr3)）纳米晶体的混合材料。MAPbBr3 已经引起了太阳能电池研究的极大兴趣，它是可见光的强吸收剂，而 PVDF-TrFE-CEF 具有高介电常数。“我们选择混合钙钛矿是因为它们具有出色的光电特性，例如出色的光吸收、长载流子寿命和高载流子迁移率，”研究人员解释说。
使用 4x4 阵列和不同可见颜色的 LED 照明进行的测试表明，阵列的光学响应模拟了人眼的响应，对绿光具有最大的敏感性。重要的是，还发现感光器高度稳定，即使在环境条件下储存 129 周后响应也没有变化。
该团队的未来计划包括构建更大的感光器阵列、优化接口电路设计以及采用多层神经网络来提高识别功能的准确性。
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