江西
6月10日消息，近日，美國賓夕法尼亞州立大學團隊研發出一款仿生人造眼，專門解決自動駕駛汽車、智能機器人在光照驟變環境下視覺失靈的難題。
如今主流車載視覺系統存在明顯短板，夜間會車、進出隧道等場景常會出現強烈明暗反差，傳統攝像頭拍攝畫面后，還需傳輸至專門模塊分析，不僅反應慢，還耗費大量算力，極易出現識別失誤，威脅行車安全。
這款仿生設備是微型光電憶阻器，直徑僅0.5毫米，深度模擬人眼感光原理，設備采用特殊復合材料，可隨環境光線強弱自動調節感光狀態。
人類眼睛適應極端明暗變化需要20至30分鐘，而它僅需數秒就能完成切換，適配能力極強。
不同于傳統設備分步工作的模式，它能同步完成感光與數據存儲，效仿生物神經元運作方式，整體效率大幅提升。
在專項測試中，研究人員讓設備在高亮背景里識別暗光字符，系統僅經過7輪訓練，識別準確率便達到95%，運行狀態穩定可靠。
該技術擁有廣闊的應用前景：應用在自動駕駛車輛上，可有效化解強光、陰影交替帶來的視覺隱患，提升出行安全；部署在工業場景中，能讓機器人適應車間多變的光線環境，保證作業連續穩定。
除此之外，這項仿生光學技術還有望改造成助盲設備，幫助視力障礙人群改善視覺體驗。
目前，相關研究成果已刊登在《自然·通訊》期刊，研發團隊也提交了專利申請，未來團隊還將持續優化技術，進一步拓寬它的使用范圍。
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