美国俄勒冈州立大学在新型光学传感器研发上取得重大进展。他们开发出一种新型光学传感器，可更逼真地模仿人眼感知物体变化的能力。这一成果有望带来图像识别、机器人技术和人工智能等领域的重大突破。

 

　　目前的信息处理算法和体系结构变得越来越像人的大脑，但信息接收的方式仍是为传统计算机设计的。为了发挥其全部潜能，更像人脑那样“思考”的计算机需要更像人眼那样“看”的图像传感器。

 

　　新型光学传感器模仿人眼感知

 

　　光学传感器是一种小型电子设备，各种光学检测系统中实现光学转换的关键元件。它主要是利用光的各种性质，检测物体的有无和表面状态的变化等的传感器。光学传感器主要由发光的投光部和接受光线的受光部构成。如果投射的光线因检测物体不同而被遮掩或反射，到达受光部的量将会发生变化。受光部将检测出这种变化，并转换为电信号，进行输出。

 

　　传统的传感技术，如数码相机和智能手机中的芯片，更适合顺序处理。每个传感器都会产生一个幅度随其接收的光强度而变化的信号，这意味着静态图像会使传感器产生较为恒定的输出电压。

 

　　在新型视网膜形态传感器中，利用了钙钛矿的独特光电性能。钙钛矿置于厚度仅几百纳米的超薄层中充当电容器，在光照下，它会从电绝缘体变为导体。因此传感器在静态条件下保持相对安静，当检测到光照变化时，会记录一个短而尖锐的信号，然后迅速恢复到其基线状态。

 

　　这种新型传感器还能与神经形态计算机完美匹配。神经形态计算机与传统计算机不同，是一种模拟人脑的大规模并行网络，为用于自动驾驶汽车、机器人技术和高级图像识别中的下一代人工智能提供支持。

 

　　光学传感器的原理与应用

 

　　光学传感器是各种光学检测系统中实现光学转换的关键元件。光学检测方法具有精度高、反应快、非接触等优点，而且可测参数多，传感器的结构简单，形式灵活多样，因此，光学式传感器在检测和控制中应用非常广泛。

 

　　发光二极管照亮采样表面，对比度强烈的待采样影像通过透镜在cmos上成像，cmos将光学影像转化为矩阵电信号传输给dsp，dsp则将此影像信号与存储的上一采样周期的影像进行比较分析，然后发送一个位移距离信号到接口电路。接口电路对由dsp发来的位移信号进行整合处理，而已传入计算机内部的位移信号再经过驱动程序的进一步处理，在系统中形成光标的位移。

 

　　光学传感器可以用于检测如光强、光照度、辐射测温、气体成分分析等；也可用来检测如零件直径、表面粗糙度、应变、位移、振动、速度、加速度，以及物体的形状、工作状态的识别等。

 

　　其中，环境光传感器近年来在消费电子产品中得到广泛的应用，它可以用来感知周围光线情况，并告知处理芯片自动调节显示器背光亮度，降低产品的功耗。例如，在手机、笔记本等移动应用中，显示器消耗的电量高达电池总电量的30%，采用环境光传感器可以较大限度地延长电池的工作时间。另一方面，环境光传感器有助于显示器提供柔和的画面。当环境亮度较高时，使用环境光传感器的液晶显示器会自动调成高亮度。当外界环境较暗时，显示器就会调成低亮度，实现自动调节亮度。

 

　　光学传感器助力机器视觉

 

　　无人机越来越聪明了！很多使用者都有这样的感慨。从前操作无人机都要小心翼翼，唯恐突遇障碍物挡道，遭遇炸机之惨祸。现在的无人机则完全可以腾挪躲闪，及时回避飞行路径中的各种障碍物，让很多初学者也可以轻易驾驭。

 

　　变聪明的无人机有什么秘技吗？答案就是有了光学传感器的加持。通过光学传感器，无人机不但能感知障碍物，还能知道自己和障碍物的距离，实现精准的避障和绕障。机器视觉的概念源自于机器人领域，美国机器人工业协会对其定义为：“通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”

 

　　正是有了光学传感器，机器视觉早已不再是工业自动化领域的专属名词，并已经轻松融入了我们的生活当中，因此也有了“消费级机器视觉”这一新兴领域及概念。比如，进入很多家庭的扫地机器人，配备了机器视觉技术，可以彻底清扫卫生死角。小巧便捷的翻译笔，因机器视觉技术，可以读懂多种语言。而工业自动化生产线上，依然使用机器视觉系统自动完成高度精密的自动化制造及对不良产品的检测等。

 

　　而随着AI应用的广泛落地，例如扫脸支付、人脸识别门禁更是以较快的速度渗透到了人们的工作和生活中。连商场里也不乏智能互动电子屏、智能穿衣镜等基于AI及机器视觉的交互类智能视频设备的身影。总体来看，光学传感器已借由“消费级机器视觉”的纽带与我们的生活完美契合在了一起。