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基于事件驅動方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場景的拍攝 一、項目分類 關鍵核心技術突破、顯著效益成果轉化 二、成果簡介 隨著虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合虛擬增強現實（MR）技術、自動駕駛、物聯網以及機器視覺等領域的飛速發展，對圖像傳感器的采集速度提出了更高的要求。傳統基于“幀”掃描形式的CMOS 或 CCD 圖像傳感器較難滿足高速運動物體的拍攝需求，若提高相機的圖像采集幀率，則需要采用高性能且結構復雜的模數轉換器，大量的圖像會帶來較大的數據冗余，此外，也會面臨功耗高的問題。 相比于傳統的光電和圖像傳感器，生物視網膜具有許多不可比擬的優勢。視網膜中的光感受器可根據外界光強的變化自適應調節增益，能夠感知超過 180dB 的光強范圍。另外，視網膜基于事件驅動式的采集方式，僅輸出場景中光強發生變化的信息，因而，能夠濾除低頻信息帶來的冗余。在信號處理和傳輸上，采用異步通信的方式，通過神經節細胞將光強信息轉換為時空脈沖信號，實現低功耗。 受到生物視網膜的啟發，研究人員提出了基于事件驅動方式的仿生視覺圖像傳感器，用于高速場景的拍攝。該類傳感器多采用對數像素電路作為光強探測單元，因其動態響應范圍寬，可隨機讀取。然而，對數電路在弱光環境下靈敏度低，幾乎沒有光響應，即仍然無法模仿視網膜弱光下的高靈敏度，除此之外，其輸出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影響，降低了圖像質量。 我們提出了一種兼容 CMOS 工藝的光敏二極管體偏置場效應晶體管器件(PD- body biased MOSFET，簡稱 PD-MOS)，其結構圖和等效電路如圖 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向襯底偏置效應實現集成光強探測及信號放大于一體的光電器件。該器件可解決對數電路在弱光下靈敏度低的問題，并且提出了一種明暗傳感器的方案以降低噪聲。設計成像測試方案并搭建靜態圖像采集測試系統，實現靜態顯示，通過 MTALAB 進行圖像恢復從而實現動態圖像顯示功能。   圖 1 (a) PD-MOS 器件結構及其 (b) 等效電路圖 經過商用 180nm CMOS 工藝流程制備后的器件概貌如圖 2 所示，圖 (a) 為三種不同像素設計的芯片實物圖，從上至下分別為環形結構、條形結構及對數像素電路，將其中的環形結構在顯微鏡下放大觀察可看到圖 (b) 所示的形貌，圖 (c) 為4個像素的顯微圖。   圖 2 (a) PD-MOS 成像陣列芯片的實物圖，(b) 環形結構芯片在顯微鏡下的放大圖以及 (c) 環形結構像素放大圖 上位機實時顯示效果如圖3所示，可以明顯看出兩根頭發相交。子圖 (a) 為暗態時的 100 幀平均灰度圖，子圖 (b) 為暗態時的曲面圖，子圖 (c) (e) (g) (i) 為光態下的圖，子圖 (d) (f) (h) (j) 為光態下的圖像數據減去暗態下圖像數據的降噪圖，可以發現在30nw/cm2 輻照度下已經出現頭發的輪廓，當輻照度繼續增加，頭發的輪廓越來越清晰，當輻照度達到 3mw/cm2，仍然可以看到頭發的輪廓。   圖 3 陣列芯片采集的圖像 不同于傳統計算機視覺系統的圖像采集方式，生物視覺系統的成像由視野場景中發生的事件觸發，且生物視網膜具有寬動態響應范圍、超低功耗以及異步傳輸等特點，這為仿生視覺系統的研究提供了全新的思路。隨著物聯網、自動駕駛以及安防等領域的快速發展，它們對高速動態圖像傳感器的需求也日益提升。近些年，針對這些需求，研究人員提出了一種用于采集高速動態信息的類視網膜相機，成為了一大熱點研究方向。類視網膜相機的工作原理模擬了生物視網膜事件驅動型的采集方式及異步型的傳輸模式，為動態視覺成像提供了硬件基礎。綜上，該類傳感器的研究具有十分重要的科研意義和深遠的經濟價值。

項目簡介： 發展自主知識產權的北斗衛

微晶玻璃腔體是激光陀螺的重要元件和組成部分，為了降低對進口材料的依賴程度、提高國產化水平，對國產微晶玻璃腔體在激光陀螺批量化生產中的可行性進行分析，主要研究內容包括：國產微晶玻璃的制造工藝；采用國產微晶玻璃腔體與采用進口微晶玻璃腔體的激光陀螺性能比較；使用國產微晶玻璃腔體激光陀螺樣機。使用國產化微晶玻璃腔體激光陀螺樣機零偏穩定性和溫度零偏變化率能夠達到現有水平。

針對植物油煉制過程產生的脫臭餾出物化合物因其組分結構相似和物化性質相近導致現有主要生產技 病理是腫瘤診斷的金標準。病理診斷的準確嚴重依賴病理科醫生的經驗。智能化數字病理是數字化病 術中分離選擇性差等關鍵問題，提出了以離子液體類溶劑強化的維生素E提取技術，重點發展植物脫臭餾 理與人工智能（AI）的結合，其推廣不但能減輕病理醫生的工作負擔，還能提高醫療欠發達地區的診斷水 出物中維生素E提取的連續萃取分離工藝。基于相平衡實驗數據擬合熱力學模型參數，構建離子液體類溶 平，是病理學發展的未來趨勢。

西湖大學李子青團隊與廈門大學、德睿智藥合作，首創研發了能夠刻畫蛋白質構象變化與親和力預測的AI模型ProtMD。這是第一個嘗試解析蛋白質動態構象的AI方法，可輔助藥物化學專家更加精準的篩選出高活性小分子，從而加速臨床前藥物研發。

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清華大學電子工程系黃翊東教授團隊崔開宇副教授帶領學生在超光譜成像芯片方面取得重要進展，研制出國際首款實時超光譜成像芯片，相比已有光譜檢測技術實現了從單點光譜儀到超光譜成像芯片的跨越。

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