五感传感器令电子设备更接近人类：“千里眼”(图)

视觉挑战超人类的视野

与其他五感传感器相比，视觉传感器，特别是传感器元件部分(各种感光元件)的实用化程度高出很多。目前仍在进一步发展，其中包括人脸识别、笑脸识别之类的图像识别技术。不过，由于大部分产品都只是追求类似人类视觉的效果，所以在超越人类感觉上的开发目前尚未太多进展。特别是在超高速动态物体的拍摄及信息处理等方面，进展明显不够。

高精度与高速度

对于超越人类感觉的视觉传感器，目前正在进行开发的包括红外线、紫外线等非可视光感光元件，以及1个光子级的超微光检测技术，还有1万～100万分之1秒极短时间内的曝光摄影技术等。此类技术在医疗、汽车事故测试等各种开发现场的需求较大。但是，如果要求综合性能高，追求高精度、高速度的图像识别性能，就只能选择特定功能的产品。例如，分辨率为1000万像素的影像最多只能达到10fps，相反如果速度为1000fps，那么最高精度就只有100万像素，而且只能保存几十秒的记录，无法实现实时的图像识别等。

之所以如此，是因为以下三点原因。首先，受限于感光元件的反应速度。当像素数增加时，每次扫描时间就更长，帧速率就无法提高。如果像素为1000万、速度为10fps，读出1个像素所花费的时间就必须在10ns(1亿分之1秒)以下。第二，受限于传输带宽。将大容量图像数据从感光元件传往PC等图像处理系统时，传输带宽有限。如果像素为100万、速度为1000fps，每1个像素的信息为10位时，传输速度至少需要10Gbps。该速度已经是目前可使用的传输技术的上限，虽然可以实现，但成本太高。

第三，受限于存储器与图像识别速度。传输大容量数据时，如果速度超过10Gbps，那么即使设备的存储容量超过1TB，也只能保存13分钟左右的数据。要想实时处理图像数据，光靠芯片上的缓存是难以实现的。如果将数据保存到内存内，不光是传输速度的问题，传输延迟问题等也是瓶颈。

生物仿真视觉传感器

日本东北大学大学院工学研究科生物机器人专业教授小柳光正与准教授田中彻的研究小组，正在研究模拟生物眼睛的视觉传感器，以期能突破上述限制。其目标是用几十mW的极低功率实现相当于1万fps的超高速影像。

具体来说，是开发仿真眼球视网膜结构的人工视网膜芯片(见图18)。该芯片将受光芯片、输出控制芯片、调制芯片等通过贯通电极纵向叠层而成。目前，主要面向视网膜功能受损的失明人士，目标是取代视网膜与视神经连接，从而恢复视力。该芯片由安装在眼镜上的电池进行无线电磁感应供电。目前已开发出在非层积型芯片上集成输出电路的试验芯片，并将该芯片嵌入到兔子的眼球里，确认了其反应。

该人工视网膜用芯片与现有的感光元件有几大差别。最大的不同就是各像素直接与神经相连，无需扫描像素。

据小柳教授介绍：“虽然最近已有感光元件通过采用并行扫描每个像素列的列并行技术实现了高速度。但我们开发的产品采用点并行方式，无需扫描就可同时读出所有像素，所以无需扫描时间。由于像素之间的运算能够实现超高速，所以应答时间快。如果用帧速率描述，大概相当于1000fps～10000fps。”

扫描型产品虽然在原理上可以通过提高帧速率来提高反应速度，但此时的功耗就过于庞大。相反，生物据说只需几十mW的能量就可以活动眼睛。所以如果是点并行技术，就无需提高每个元件与电路的处理速度。

此外，人工视网膜用芯片的输出电路是立体层叠而成的，所以开口率高，而且采用了脉冲数调制，调制方式与生物体的调制方式相同。这些都是与现有感光元件不同的地方。