De structuur en functies van het retinomorfe fotodiodide die de visuele route van het netvlies repliceert. Credit: Natuurnanotechnologie (2025). Doi: 10.1038/s41565-025-01973-6
In de afgelopen decennia hebben computerwetenschappers steeds geavanceerdere sensoren en machine learning -algoritmen ontwikkeld waarmee computersystemen afbeeldingen en video’s kunnen verwerken en interpreteren. Deze technisch aangedreven vermogen, ook wel Machine Vision genoemd, blijkt zeer voordelig te zijn voor de productie en productie van voedselproducten, drankjes, elektronica en verschillende andere goederen.
Machine Vision kan de automatisering van verschillende vervelende stappen in de industrie en productie mogelijk maken, zoals de detectie van defecten, de inspectie van elektronica, auto -onderdelen of andere items, de verificatie van labels of vervaldatums en het sorteren van producten in verschillende categorieën.
Hoewel de sensoren die ten grondslag liggen aan het functioneren van veel eerder geïntroduceerde machine-vision-systemen zeer geavanceerd zijn, verwerken ze meestal geen visuele informatie met zoveel detail als het menselijke netvlies (dat wil zeggen een lichtgevoelig weefsel in het oog dat visuele signalen verwerkt).
De meeste sensoren die tot nu toe worden gebruikt, zijn op frame gebaseerd of gebaseerd op gebeurtenissen. Op frame gebaseerde sensoren zijn ontworpen om afbeeldingen vast te leggen met specifieke intervallen, terwijl gebeurtenisgebaseerde sensoren veranderingen in helderheid opnemen bij afzonderlijke pixels. Met name zijn beide soorten sensoren nog niet zo snel en aanpasbaar als het menselijke netvlies.
Onderzoekers van de Chinese Academie van Wetenschappen, het Sino-Danish Centre for Education and Research en andere instituten hebben onlangs een detectieapparaat ontwikkeld dat de gelaagde structuur van het Retina weerspiegelt. Hun voorgestelde apparaat, geïntroduceerd in een paper gepubliceerd in Natuurnanotechnologieis een fotodiode (PD), een halfgeleiderapparaat dat licht kan omzetten in een elektrische stroom.
“Huidige machine-visie-sensoren, waaronder op frames gebaseerde en gebaseerde typen, schieten vaak tekort vanwege hun beperkte tijdelijke dynamiek in vergelijking met het menselijke netvlies, waardoor hun algehele prestaties en aanpassingsvermogen worden belemmerd”, schreef Qijie Lin, Congqi Li en hun collega’s in hun paper.
“We present an event-driven retinomorphic photodiode (RPD) that mimics the retina’s layered structure and signal pathway. The RPD achieves this by vertically integrating an organic donor–acceptor heterojunction, an ion reservoir with a porous web-like morphology, and a Schottky junction into a single diode through controlled layer-by-layer fabrication and precise nanostructure modulatie. “
Het door de onderzoekers ontwikkelde door het netvlies ontwikkelde apparaat heeft drie belangrijke componenten. Dit zijn een organische donor-acceptor heterojunctie, een ionenreservoir gemaakt van poreuze nanostructuren en een Schottky-junctie.
De eerste is in wezen een kruising van twee organische halfgeleiders die de overdracht van elektrische lading vergemakkelijken. Het ionenreservoir is een sponsachtige structuur die ionen kan opslaan en vrijgeven, waardoor uiteindelijk biologische weefsels ionen gebruiken om signalen te dragen. Ten slotte is de Schottky Junction een interface gevormd tussen een halfgeleider en metaal waarmee elektrische stroom soepel in de ene richting kan stromen, maar niet in de andere.
“Elke component repliceert een belangrijk netvliesproces en hun spontane interactie resulteert in omgevings-adaptieve dynamiek”, schreef Lin, Li en hun collega’s. “Dit ontwerp levert een dynamisch bereik van meer dan 200 dB op, vermindert de ruis- en gegevensredundantie aanzienlijk en zorgt voor integratie met hoge dichtheid. We tonen aan dat deze verbeteringen hoogwaardige machinevisie mogelijk maken, zelfs onder extreme verlichtingsomstandigheden.”
In de eerste tests behaalden de nieuwe RPD die door LIN is ontwikkeld, Li en hun collega’s zeer veelbelovende resultaten, beter dan andere PD die eerder in machine -vision -taken werden getest. In de toekomst zou het nieuwe apparaat verder kunnen worden verbeterd en worden toegepast op een breed scala aan real-world machine vision-taken.
“Ons werk toont een bottom-up benadering van retinomorfe sensoren, die de ontwikkeling van robuuste en responsieve machinevision-systemen aanpassen aan complexe en dynamische verlichtingsomgevingen”, schreven de auteurs.
Voor u geschreven door onze auteur Ingrid Fadellibewerkt door Lisa Locken feiten gecontroleerd en beoordeeld door Robert Egan– Dit artikel is het resultaat van zorgvuldig menselijk werk. We vertrouwen op lezers zoals jij om onafhankelijke wetenschapsjournalistiek levend te houden. Als deze rapportage voor u belangrijk is, overweeg dan een schenking (vooral maandelijks). Je krijgt een advertentievrij account als een bedankje.
Meer informatie:
Qijie Lin et al, gebeurtenisgestuurde retinomorfe fotodiode met bio-plausibele tijdelijke dynamiek, Natuurnanotechnologie (2025). Doi: 10.1038/s41565-025-01973-6
Dagboekinformatie:
Natuurnanotechnologie