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为解决现有视觉系统中传感与计算单元间冗余数据交换带来的延迟和能耗问题，研究人员开展基于双栅非晶硅光电二极管（α-Si PDs）的可扩展传感器内视觉处理阵列研究，实现并行事件感知与边缘检测，为高通量计算机视觉系统提供新路径。
在计算机视觉技术蓬勃发展的当下，其在自动驾驶、生物成像等领域的应用日益广泛。然而，现有视觉系统中物理分离的传感与计算单元间存在冗余数据交换，导致延迟和能耗问题显著。如何模仿人类视网膜，在传感器内实现动态和静态视觉信息的高效处理，成为突破现有技术瓶颈的关键。
为解决这一挑战，美国马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员开展了相关研究。他们开发了两种基于双栅非晶硅光电二极管（α-Si PDs）的可扩展传感器内视觉处理阵列，相关成果发表在《Nature Communications》。
研究采用的主要关键技术方法包括：基于互补金属氧化物半导体（CMOS）兼容工艺的器件制备，通过溅射、等离子增强化学气相沉积（PECVD）、原子层沉积（ALD）等技术构建双栅结构；利用源测量单元（SMU）、跨阻放大器（TIA）等进行器件光电特性表征；结合光学显微镜、光纤耦合 LED 等搭建光学测试系统；通过数值模拟和人工神经网络（ANN）、尖峰神经网络（SNN）进行数据分类与分析。
模块化设计与器件特性
研究对双栅 PDs 进行模块化设计，采用非晶硅（α-Si）替代晶体硅作为光敏材料，提高光吸收系数并兼容 CMOS 集成。通过优化填充因子（FF）、布局设计和器件尺寸，提升器件性能。实验表明，双栅结构可通过栅极偏压（VG1和VG2）调控光响应（Iph）的方向和幅度，形成 n-i-n、p-i-p、n-i-p、p-i-n 等不同工作区域，且光响应与光功率密度呈线性关系，为模拟视觉处理奠定基础。
并行事件感知阵列
研究构建了由 2PD-2R-1C 电路组成的计算单元（CU），通过配对 PDs 形成 n-i-p 和 p-i-n 二极管，实现零静态功耗的事件检测。当光功率（Plight）变化时，CU 输出正负脉冲（ON/OFF spike），脉冲幅度随栅压（Vp）和光强变化可调，时间精度达毫秒级。进一步构建 2×2 CU 阵列，成功实现局部和全局事件的并行检测，验证了阵列在动态视觉处理中的能力。数值模拟显示，10 个 120×160 CU 阵列通过 SNN 可实现 90% 准确率的人体动作分类。
并行边缘检测阵列
设计 3×3 PDs 构成的图像内核，通过编程光响应（Rph）实现卷积滤波。以水平和垂直 Prewitt 滤波器为例，阵列可检测移动光斑的边缘信息。构建 8×8 内核阵列，实现多目标边缘的并行检测，其输出通过 ANN 可实现 94.8% 准确率的手写数字分类。该阵列具有高填充因子（>90%）和零静态功耗特性，展现了空间视觉处理的潜力。
研究结论与意义
该研究提出的基于 α-Si 双栅 PDs 的视网膜 omorphic 阵列，实现了时间和空间视觉信息的并行模拟处理，为低功耗、大规模传感器内视觉处理系统提供了新范式。其在生物医学成像、自动驾驶等实时视觉任务中具有广阔应用前景，同时为集成模拟深度学习神经网络奠定了基础。未来，结合低功耗电路和 CMOS 兼容技术，有望推动智能视觉系统向更高效、更智能的方向发展。
