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为解决传统图像传感器需后端处理的延迟与能耗问题，研究人员开展偏振敏感传感器内计算研究，集成胆甾相液晶反射器与 MoTe?/MoS?范德华（vdW）p-n 异质结，实现高不对称因子（1.90）、快速光响应（4 μs），可动态控制响应度，简化电路并提升实时处理能力。
在机器视觉领域，传统图像传感器依赖光电二极管阵列将视觉数据转换为电信号，经模数转换后传输至后端处理，这一过程存在数据传输量大、延迟高和能耗高的问题。随着人工智能与实时决策需求的提升，如何在传感器端直接进行数据处理成为关键挑战。圆偏振光（CPL）因其丰富的光学信息和角度依赖特性，在光学量子计算、生物成像、加密和三维成像等领域展现出巨大潜力，但将 CPL 探测器集成到传感器内计算框架中的研究尚未充分开展。传统 CPL 检测方法存在结构复杂、成本高或载流子迁移率低等缺陷，例如使用手性半导体或超材料时面临性能限制，而胆甾相液晶网络（CLCN）与高迁移率半导体结合的方案虽有进展，但横向晶体管结构中光生载流子分离效率低，存在光门效应导致的慢响应和非线性问题。因此，开发具有高不对称因子、快速和宽线性光响应的偏振敏感传感器内计算器件，对于提升机器视觉的实时处理能力和拓展 CPL 应用场景至关重要。
韩国科学技术研究院（KIST）的研究人员针对上述挑战，开展了基于手性有机集成二维范德华（vdW）p-n 异质结构的偏振敏感传感器内计算研究。他们将 CLCN 作为手性光学滤波器与 MoTe?/MoS? vdW p-n 异质结集成，开发出高性能 CPL 探测器，实现了混合多模态图像的动态处理。该研究成果发表在《Nature Communications》上，为传感器内计算技术带来了新的突破。
研究中用到的主要关键技术方法包括：
- 器件制备：通过机械剥离和干法转移技术制备 MoTe?/MoS?半垂直 vdW p-n 异质结光二极管，将 CLCN 薄膜集成到器件上，通过调节手性掺杂剂浓度调控 CPL 波长选择性。
- 性能表征：利用原子力显微镜、拉曼光谱、半导体参数分析仪等表征材料厚度、结晶度和光电性能，通过旋转半波片和四分之一波片调制偏振态，测试器件对不同偏振光的响应。
- 图像识别与模拟：使用 MNIST 和 Fashion-MNIST 数据集模拟混合 CPL 图像，通过卷积神经网络（CNN）评估器件的图像分解和识别能力。
结果
器件结构与性能
CLCN 集成的 vdW CPL 探测器由 CLCN 薄膜和 MoTe?/MoS? p-n 异质结组成。CLCN 薄膜对特定波长的 CPL 具有手性选择性反射，R 型和 S 型 CLCN 薄膜的不对称因子分别为 1.89 和 - 1.88。半垂直结构的 MoTe?/MoS?异质结通过内置电场有效分离光生载流子，光电流上升 / 下降时间均为 4 μs，线性动态范围高达 114.1 dB，显示出快速响应和宽范围检测能力。
混合 CPL 图像分解与识别
在混合 CPL 图像分解实验中，传统非手性光电二极管无法区分左 / 右圆偏振光信号，导致图像模糊和识别错误（如将 “2” 和 “5” 的混合信号误判为 “8”）。而 R 型和 S 型 CPL 探测器可分别选择性捕获左 / 右圆偏振光分量，通过 CNN 模拟对 MNIST 和 Fashion-MNIST 数据集的混合图像识别率高达 98.2% 和 88.0%，显著优于混合信号的 45.1% 识别率，证明了其对手性信号的高效分解能力。
混合多模态图像处理
研究提出基于偏振态调制的混合多模态传感器内计算方法。通过调节偏振态，非可重构器件可动态混合两种任意内核操作，例如在 1×1 和 1×3 阵列中实现恒等滤波与边缘检测（如 Sobel-X 滤波器）的无缝切换。在 3×3 阵列中，通过偏振角度调整，可实现从恒等滤波到边缘增强、Sobel-X 到 Sobel-Y 滤波的连续过渡，验证了其在二维图像动态处理中的灵活性和通用性。
结论与讨论
该研究成功开发了基于手性有机层与二维 vdW p-n 异质结集成的偏振敏感 CPL 探测器，结合 CLCN 的高选择性偏振检测和 vdW 异质结的高效载流子分离能力，实现了混合 CPL 图像的高效分解和多模态处理。通过偏振态动态调控响应度，在非可重构电路中实现了内核操作的灵活混合，简化了电路复杂度并保留了优化能力。该技术为实时机器视觉提供了新的自由度，有望在生物分子分析、自动驾驶、光学加密等领域推动高分辨率、低延迟的智能传感应用。未来，通过大面积 vdW 薄膜制备和 CLCN 微图案化技术的提升，可进一步拓展其在大规模阵列中的实际应用，为下一代传感器内计算架构奠定基础。
