近日，北京大學深圳研究生院與西安電子科技大學的研究人員創(chuàng)新性地提出一種基于仿生視覺的多光譜融合策略。該策略依托團隊自主研發(fā)的氣液固噴涂技術(shù)（ALS），成功構(gòu)建出覆蓋紫外-可見光譜的七通道窄帶鈣鈦礦光電探測器陣列，并結(jié)合深度學習顏色融合算法（MSCF-DNN），實現(xiàn)了通過單次拍攝捕獲全光譜信息并準確還原RGB色彩的能力，為遙感監(jiān)測與醫(yī)學成像等領域提供了新的技術(shù)路徑。相關研究成果以“Biovision-Inspired Perovskite Intelligent Camera for Panchromatic and Metameric Sensing”為題發(fā)表在國際學術(shù)期刊《Advanced Materials》。
圖1. 研究成果在Adv. Mater.期刊的發(fā)表頁面
該多光譜融合策略特別針對“同色異譜”現(xiàn)象——即光譜分布不同但人眼視覺感知相同的顏色——實現(xiàn)了有效識別與區(qū)分，顯著改善了傳統(tǒng)相機在此類場景中易出現(xiàn)的色彩混淆問題。在色彩還原能力方面，實驗結(jié)果表明，七通道融合圖像在紅綠區(qū)域的色差（ΔE）相較于傳統(tǒng)RGB方案降低了約50%，有效提升了色彩還原準確性。研究進一步結(jié)合材料表征和光電性能測試，系統(tǒng)驗證了鈣鈦礦光電探測器在不同光譜通道中的響應均一性與長期穩(wěn)定性，并借助人工智能算法實現(xiàn)了對復雜光譜信息的高效解析，為高精度、多光譜智能感知與智能視覺應用提供了新思路。
圖2. 仿生鈣鈦礦智能視覺系統(tǒng)
北京大學深圳研究生院新材料學院楊世和教授與西安電子科技大學陳雪利教授、計鐘博士、劉于金博士為該論文共同通訊作者；我院博士研究生李鈺、新材料學院和信息工程學院AI4S專項計劃碩士研究生金子錕、西安電子科技大學劉于金博士為共同第一作者。該項工作獲得國家自然科學基金、深圳孔雀計劃、深圳市科技計劃基金、西安電子科技大學跨學科探索專項基金等項目及廣東省納米微米材料研究重點實驗室的支持。
論文鏈接：https://doi.org/10.1002/adma.202508984
