據麥姆斯咨詢報道，近日，美國華盛頓大學（University of Washington）的一支研究團隊在Nature Communications期刊上發表了用于寬帶光電邊緣計算的可編程黑磷（bP）圖像傳感器的最新論文，該圖像傳感器被用作光學前端，在紅外波段捕獲多光譜圖像并執行圖像處理和分類任務，展示了其在家庭、農業和工業領域的分布式傳感和遙感應用方面的潛力。
圖1 可編程bP光電晶體管（bP-PPT）陣列
2D半導體具有可調諧光電子特性的寬帶隙范圍，在光電子學領域具有廣闊的應用前景。由于具有原子級厚度且可遷移，它們易于與光子電路和微電子進行異質集成，以實現先進的功能。
在2D半導體中，bP因其與寬紅外光譜范圍相對應的可調帶隙而脫穎而出。性能優異的分立、陣列和波導集成bP光電探測器已被證明可用于紅外波段。利用其寬帶紅外響應，bP光電探測器陣列可用于多光譜成像，從而獲取具有光譜信息的空間圖像。
多光譜成像結合人工神經網絡（ANN）已成為生物醫學成像、新鮮食品分類和工業現場表面損傷檢測的有力工具。這種成像技術會產生大量數據，計算密集且對延遲敏感，因此可以從新興的邊緣計算方案中受益。
在邊緣而不是在云端對傳感器內的圖像進行預處理，可以大大減輕服務器的數據流負載，改善帶寬預算并減少延遲和功耗。邊緣計算的這些優勢推動了光電邊緣傳感器的發展，這些傳感器可將視覺感知和計算功能結合在同一器件中，最近研究人員已通過使用2D材料證明了可見光/紫外（UV）光譜成像。使用bP實現這種方案將把它擴展到紅外光譜范圍，從而實現智能夜視和多光譜傳感。
在本論文中，作者們提出了一種多功能圖像傳感器，它結合了多光譜成像和模擬內存計算的功能，實現了用于圖像識別的傳感器內（in-sensor）卷積神經網絡（CNN）。該圖像傳感器基于數層bP（bP-PPT）制成的可編程光電晶體管陣列，它們對波長為1.5至3.1?μm的寬紅外光譜范圍敏感。
bP-PPT的可編程性和存儲性源于合理設計的柵極電介質堆棧中存儲的電荷，它們具有較長的保留時間并能有效地調節bP通道的電導和光響應。該圖像傳感器可以通過電子和光學兩種方式編程和讀取，從而實現光電傳感器內計算、電子內存計算和光學遠程編程的一體化。特別是，所提出的圖像傳感器具有高于5-bit分辨率的編程精度，這是基于電荷捕獲機制的非易失性存儲器件中最高的。
圖2 bP-PPT器件的混合模式編程和運行
利用其靈活的功能，作者們使用bP-PPT陣列通過內存計算實現了視覺感知功能。該傳感器的可編程光響應性可實現傳感器內計算，以對經過光學編碼和在寬紅外波段傳輸的圖像進行邊緣檢測。
為了驗證bP-PPT光電CNN的準確性，他們測試了MNIST數據集中隨機選擇的100幅手寫數字圖像（48幅“0”和52幅“1”），并將計算結果與計算機仿真結果進行了比較。結果表明，基于bP-PPT陣列的CNN達到了92%的準確率，與仿真結果（95%）相當。
圖3 用于邊緣檢測的傳感器內計算成像的bP-PPT陣列
圖4 bP-PPT陣列作為用于圖像識別的光電CNN
論文中所展示的多功能光電bP-PPT陣列，結合并行成像和編程方案（如空間光調制和波分復用），有望實現更復雜的用于基于邊緣計算的機器視覺傳感器的深度神經網絡。
論文信息：
Lee, S., Peng, R., Wu, C. et al. Programmable black phosphorus image sensor for broadband optoelectronic edge computing. Nat Commun 13, 1485 (2022).
https://doi.org/10.1038/s41467-022-29171-1
延伸閱讀：
《新興圖像傳感器技術、應用及市場-2021版》
《汽車激光雷達（LiDAR）專利全景分析-2022版》
《激光雷達產業及核心元器件-2020版》
《自動駕駛汽車、機器人出租車及其傳感器-2021版》
《飛行時間（ToF）傳感器技術及應用-2020版》
