【摘 要】
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5G技术正在助力大数据、物联网、智慧家居的快速发展,这使得采集到的数据量呈爆炸式增长。海量非结构化视觉数据的处理需要更高的计算效率,这需要提高边缘视觉感知设备的数据获取和处理效率。然而,传统冯·诺依曼架构限制了数据处理效率,并增加了能源消耗。尤其对于边缘视觉设备来说,采集到的数据需要通过光感受器传输给处理单元,这仍需要额外的时间和功耗。因此,需要发展集感知、存储和运算为一体的智能视觉感知技术。智能
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5G技术正在助力大数据、物联网、智慧家居的快速发展,这使得采集到的数据量呈爆炸式增长。海量非结构化视觉数据的处理需要更高的计算效率,这需要提高边缘视觉感知设备的数据获取和处理效率。然而,传统冯·诺依曼架构限制了数据处理效率,并增加了能源消耗。尤其对于边缘视觉设备来说,采集到的数据需要通过光感受器传输给处理单元,这仍需要额外的时间和功耗。因此,需要发展集感知、存储和运算为一体的智能视觉感知技术。智能视觉感知技术的一个关键挑战是能够以人脑的能耗从非结构化视觉数据中进行学习,这主要是因为难以开发能够同时接收和处理视觉信息的多功能、低功耗神经形态光电探测器。基于缺陷诱导的持续性光电导效应,功耗可以媲美生物突触的硫化钼基神经形态光电器件已被广泛报道,并展现了其应用潜力。但是,器件对时空光学刺激的感知和处理能力仍显不足。鉴于此,本文面向智能视觉感知,制备并研究了基于硫化钼的神经形态光电探测器,并进一步挖掘了其在动态视觉信息处理方面的潜力,从而拓展了其应用场景。本文主要研究内容如下:（1）制备了基于Mo S2的神经形态光电晶体管并研究了其突触特性,包括短时/长时突触可塑性、双脉冲易化特性和遗忘曲线等。此外,还研究了基于此神经形态光电探测器的智能视觉系统对图像的预处理和记忆能力,展现了其在图像处理方面的应用潜力,并为后续的视觉信息处理应用提供了基础。（2）在上述基础上,面向静态视觉信息处理,在视网膜的启发下设计了一种图像记忆逻辑单元（Image Memory Logical Unit,IMLU）。该IMLU包括基于MoxW1-xS2的神经形态光电探测器和简单的比较器模块,可以对光学信号进行感知和逻辑运算（与、或、异或）,并将结果以电导形式存储在探测器中。演示了基于此IMLU的人工视觉系统对图像信息的膨胀、侵蚀和差异检测等预处理操作。这通过神经形态器件与比较器等元器件的结合解决了视觉感知系统难以对不同静态图像进行预处理的问题,减轻了视觉任务的后续处理压力。（3）进一步设计了一种光电储备池计算（Optoelectronic Reservoir Computing,OE-RC）系统,用于神经形态光电探测器对时序视觉信息的处理。该OE-RC系统的光电储备池以Mo S2基神经形态光电探测器为单元,可以将不同的时序光学信号转化为相应的储备池状态,并进一步被经过简单训练的读出层加以识别。演示了对10个1位数字和4个4位数字的识别任务,从而证明了其处理时序图像信息的能力。此外,通过对储备池中神经形态光电探测器的输出设置阈值,提取了时序输入信息的主要特征,进一步减少了冗余数据。这解决了传统神经网络处理时序信号时经常发生的梯度爆炸问题,为在边缘智能视觉系统中部署能够处理时序图像信息的神经形态计算提供了一个简单的策略。（4）最后,面向神经形态光电探测器对时空视觉信息的感知,在异源性突触的启发下设计并制备了一种三电极结构的神经形态光电探测器。这种探测器不仅能够分辨不同的时序光脉冲序列,还能分辨不同的位置信息。基于此,提出了一种时空特征融合的策略,使具有时空特征的目标能够被电压比较器组成的分类器识别。演示了时空模式识别和目标运动方向检测任务,从而证明了其处理时空信息的能力。这种设计可以实现全硬件配置的边缘智能视觉感知系统,解决了人工视觉系统难以对时空信息进行融合感知的问题,可以在边缘设备上实现视觉信息的高效感知。
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