Forklog
June 11, 2026 11:16 AM UTC

Ученые создали мини-сенсор для машинного зрения

Международная группа ученых представила миниатюрный фотомемристор, который имитирует адаптацию человеческого зрения к яркому и тусклому свету. Разработка может быть полезна для систем машинного зрения в роботах, беспилотниках и камерах, говорится в исследовании Nature Communications. Устройство решает проблему систем машинного зрения, которые теряют точность при резких перепадах яркости. Для беспилотников и роботов это критично: им нужно одновременно различать объекты в темной зоне и яркие источники света вроде фар встречных машин. Разработка относится к нейроморфному машинному зрению — направлению, где сенсоры не только фиксируют изображение, но и выполняют часть обработки сигнала. Такой подход должен снизить нагрузку на вычислительную систему и ускорить реакцию на изменения в кадре. Похожую задачу решают событийные камеры. Они фиксируют не каждый кадр целиком, а изменения яркости по отдельным пикселям, что дает низкую задержку, высокий динамический диапазон и меньший объем данных. Однако такие системы требуют специальных алгоритмов и пока имеют свои ограничения. В основе прототипа лежит миниатюрный светочувствительный элемент размером около 0,5 мм. Ключевой компонент системы — фотомемристор на основе TiO2 и PEDOT:PSS. Принцип работы основан на реакции материалов на влажность: при слабом освещении структура активнее поглощает воду, из-за чего растут проводимость и светочувствительность. При ярком свете влага уходит, и чувствительность снижается. В демонстрационной установке исследователи использовали массив 4 × 4 фотомемристоров и искусственную нейросеть. Система распознавала буквенные паттерны на фоне с разными уровнями яркости. Согласно статье, точность составила 91,3% при смешанном освещении, а процесс распознавания занял 7,5 с. Что такое компьютерное зрение? (машинное обучение) Напомним, в мае ученые представили Qumus — автономную ИИ-систему для экспериментов с квантовыми материалами.

ChartModo Newsletter
阅读免责声明 : 此处提供的所有内容我们的网站,超链接网站,相关应用程序,论坛,博客,社交媒体帐户和其他平台(“网站”)仅供您提供一般信息,从第三方采购。 我们不对与我们的内容有任何形式的保证,包括但不限于准确性和更新性。 我们提供的内容中没有任何内容构成财务建议,法律建议或任何其他形式的建议,以满足您对任何目的的特定依赖。 任何使用或依赖我们的内容完全由您自行承担风险和自由裁量权。 在依赖它们之前,您应该进行自己的研究,审查,分析和验证我们的内容。 交易是一项高风险的活动,可能导致重大损失,因此请在做出任何决定之前咨询您的财务顾问。 我们网站上的任何内容均不构成招揽或要约