中国团队Science子刊，引领仿生复眼视觉系统技术应用新纪元

为解决传统复眼成像系统分辨率低、功能单一的问题，研究人员开发了基于AI的仿生复眼视觉系统（BCE）。该系统通过4.3兆像素复眼相机实现165°全景成像（40 μm分辨率），结合多级神经网络实现三维定位、图像重建和模式识别，为机器人导航和医学诊断提供了创新解决方案。

　　

自然界中，昆虫的复眼经过5亿年进化形成了独特的视觉系统，能够同时实现广角视野和深度感知。然而，传统仿生复眼系统面临两大技术瓶颈：一是受限于微小感光单元（ommatidia）的物理尺寸，成像分辨率普遍低于40 μm；二是缺乏高效的信息处理机制，难以实现复杂场景下的多任务认知。这些问题严重制约了仿生视觉在工业检测、医疗内窥镜等领域的应用。

针对这些挑战，中国某研究机构团队在《SCIENCE ADVANCES》发表了一项突破性研究。他们创新性地将微流控3D打印技术与人工智能相结合，开发出名为"仿生复眼视觉系统（Biomimetic Compound Eye, BCE）"的新型设备。该系统包含127个大型感光单元（直径455 μm），通过优化光学波导结构将有效像素提升至4.3兆，打破了传统复眼"高视角与高分辨率不可兼得"的局限。更引人注目的是，研究团队设计了三级神经网络架构：YOLOv5s模型负责目标定位，ResNet34实现图像重建，MobileNetV2完成模式识别，使系统能同步执行三维运动追踪（误差<2.6°）、全彩图像重建（结构相似性>0.82）和实时分类（准确率95%）等复杂任务。

关键技术方法包括：1）微流控辅助的3D打印制备半球形复眼结构；2）光学波导与平面CMOS传感器的直接集成；3）多任务深度学习框架设计；4）基于双目视觉系统的三维坐标标定。

【BCE相机】
研究团队通过精密调控硅胶折射率（n_Silicone=1.50）和基底材料（n_Substrate=1.46），制备出具有127个六边形排列感光单元的半球形结构。每个单元包含曲率半径667 μm的微透镜和渐变直径波导（450→320 μm），在165°×360°视角范围内实现22-39 μm分辨率，较传统复眼提升10倍。

【多任务深度学习】
三级神经网络展现出惊人效能：定位阶段仅需8 ms即可预测目标三维坐标（R误差<2.3%）；重建网络在256×256像素输出中保持>0.89的二维相关性；分类模块对五色光源的识别准确率达100%。在追踪实验中，系统成功区分间距15°的双目标，证明其抗干扰能力。

【讨论与展望】
该研究首次实现仿生复眼从"单一成像"到"智能认知"的跨越，其核心创新在于：1）突破光学波导尺寸限制，通过大孔径设计提升光捕获效率；2）建立"硬件优化+算法补偿"协同机制，有效校正曲面反射导致的图像畸变。作者指出，未来通过光学神经网络芯片集成，可进一步缩小系统体积，在胶囊内窥镜和微型无人机等领域具有重大应用潜力。这项技术为发展新一代仿生视觉系统提供了范式转变，标志着人工视觉进入"高分辨率-全视角-多任务"三位一体的新阶段。