铁电调制的具有空间和时间极化敏感性的视觉器件用于能见度降低环境中的信息识别与处理

《InfoMat》：Ferroelectric modulated visual devices with spatial and temporal polarization-sensitivity for information recognition and processing in visibility-degraded environments

　　

具有极化敏感性的生物视觉系统能够在复杂环境中感知，超越人类视觉能力。实现具有集成空间和时间感知以及非易失性调制的极化敏感视觉器件仍然具有挑战性。在此，受螳螂虾视觉功能的启发，研究人员结合了二硒化钯（PdSe₂）的固有各向异性和聚偏氟乙烯-三氟乙烯（P(VDF-TrFE)）的界面铁电场，以实现极化且非易失性的突触权重调制。所提出的架构通过空间分布的极化照明，实现了基于水下环境的高分辨率成像，具有宽灰度范围。极化分辨成像在无需多帧采集或片外处理的情况下，产生了从66.2%到93.9%的梯度识别准确率，而极化依赖的卷积核有助于模糊图像锐化和特征提取。研究人员进一步展示了在能见度降低和干扰性干扰条件下车辆时间演化方向的识别。由于特定的极化照明和可区分的时间编码，该视觉系统基于传感器内水库计算（RC）实现了96.3%的高精度方向识别，并减轻了雾天条件下的对比度损失。这项工作推进了极化增强的机器视觉，并为通过光电系统实现多维感知处理提供了可行途径。

**论文解读：铁电调制极化敏感视觉器件用于低能见度环境下的信息识别与处理**

**研究背景与问题：**
生物视觉系统，如螳螂虾的复眼，具有极化敏感性，能够在散射和浑浊环境中感知超越人类视觉能力的信息。然而，人工视觉系统在实现集成空间和时间感知、非易失性调制以及简单结构方面仍面临挑战。现有极化敏感器件大多依赖材料堆叠和旋转角度工程，增加了制造复杂度，且难以在低能见度环境下同时处理静态和动态信息。因此，亟需开发一种结构简单、具备多维感知能力的极化敏感视觉器件，以在能见度降低环境中实现高效的信息识别与处理。

**研究内容与结论：**
研究人员受螳螂虾视觉功能启发，结合二硒化钯（PdSe₂）的固有各向异性和聚偏氟乙烯-三氟乙烯（P(VDF-TrFE)）的铁电场，构建了铁电调制的极化敏感视觉器件。该器件实现了非易失性突触权重调制，并通过空间极化照明在水下环境中获得高分辨率、宽灰度范围的成像。极化分辨成像在无需多帧采集或片外处理的情况下，实现了66.2%至93.9%的梯度识别准确率。极化依赖的3×3卷积核用于模糊图像锐化和特征提取。进一步，在雾天等低能见度条件下，利用传感器内水库计算（RC）框架，基于4位时间编码序列，实现了8种车辆运动方向的高精度识别，准确率达96.3%。该工作发表在《InfoMat》上，为极化增强机器视觉和多维感知处理提供了可行途径。

**主要关键技术方法：**
研究人员采用机械剥离法制备少层PdSe₂，旋涂法制备P(VDF-TrFE)铁电层，构建底栅铁电晶体管。通过角分辨偏振拉曼光谱（ARPRS）和二次谐波（SHG）表征PdSe₂的各向异性，利用压电力显微镜（PFM）表征铁电性。光电器件测量采用520 nm激光二极管，通过半波片调控偏振角。构建极化依赖的3×3卷积核用于静态图像处理。对于动态识别，构建传感器内RC框架，将4位时间序列编码输入全连接神经网络（1296×128×8），使用Adam优化器离线训练。样本队列：自建车辆运动方向数据集（8个方向）和EMNIST ByClass数据集（36类字母数字，34,896训练样本，5816测试样本）。

**研究结果：**

**2.1 仿生极化敏感视觉器件的设计：**
通过结合PdSe₂的面内各向异性和P(VDF-TrFE)的铁电开关，器件实现了极化选择性和非易失性光响应。铁电聚合物可非易失性调控沟道载流子密度，铁电极化诱导的内建电场和陷阱态促进光生载流子积累和持久光电导，模拟多种突触可塑性。该设计支持空间静态和时域动态信息处理。

**2.2 材料表征与PdSe₂/P(VDF-TrFE)突触行为：**
ARPRS和SHG证实PdSe₂的低对称性和面内振动各向异性。PFM显示P(VDF-TrFE)可逆极化翻转，相位滞后和振幅蝴蝶曲线证实铁电性。转移特性显示双极性传输和记忆窗口。突触行为包括双脉冲易化（PPF）和光致兴奋性突触后电流（EPSC），PPF指数随脉冲间隔增加而下降。光致EPSC缓慢衰减，源于陷阱态与铁电极化耦合产生的内建电场抑制载流子复合。长期增强（LTP）和长期抑制（LTD）经10次循环保持稳定，证实可重复突触可塑性。

**2.3 梯度极化成像：**
极化依赖的EPSC显示π周期调制，二色性比为1.5。随脉冲数增加，EPSC累积增强，实现多灰度级。水下成像实验中，90°极化照明下图像对比度最高，灰度分布最宽，标准偏差最大。通过联动极化角和脉冲数，可编程调节灰度分布，适用于静态空间感知任务。

**2.4 静态模糊特征提取与识别：**
利用极化依赖的3×3卷积核进行图像锐化和边缘提取。锐化核中90°极化响应增强中心系数，0°极化抑制背景，有效突出高频特征。边缘提取核实现水平和垂直边缘分离，融合后清晰勾勒字符轮廓。在雾天车牌识别任务中，极化分辨成像后输入人工神经网络（ANN），90°极化下准确率达93.7%，而0°、30°、60°分别为64.7%、80.1%、89.2%，证实极化增强可缓解雾天散射导致的图像退化。

**2.5 动态图像中运动方向分类与识别：**
基于4位光学脉冲序列（520 nm），16种时间编码状态产生可区分的稳态电流，90°极化下状态分离性优于0°。在自建车辆运动方向数据集（8个方向）中，将连续4帧图像二值化为4位时间序列，输入RC框架。90°极化下方向识别准确率达96.3%，0°为76.7%。t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）可视化显示90°极化下聚类更紧密，轮廓系数更高。该系统处理MNIST手写数字数据集也达到96.4%准确率，证实极化增强的泛化能力。

**总结与讨论：**
结论部分指出，该工作提出了一种基于铁电晶体管的极化依赖时空特征识别策略。通过铁电调制界面电场抑制载流子复合，慢弛豫光响应为传感器内记忆提供基础。受螳螂虾启发，耦合铁电与各向异性PdSe₂，实现了水下散射场景中宽灰度范围成像，以及极化卷积核的静态特征提取。进一步利用突触可塑性和极化敏感性，在雾天等低能见度环境中编码和分类8种运动轨迹，基于16种可区分时间序列状态实现96.3%的方向识别准确率。未来方向包括集成可扩展阵列以提高成像分辨率，扩展波长范围至红外或紫外，以及与神经形态电路集成实现实时处理，为智能自适应系统铺平道路。