近日，北京理工大学沈国震、王卓然、冉文浩团队联合香港城市大学何颂贤团队，在高端视觉传感芯片领域实现关键技术突破，成功研发出可实现动、静态视觉信号解耦输出的差分图像传感器（DIS）。团队依托该技术完成640×512高分辨率仿生动态视觉相机单片集成，有效破解了传统视觉成像设备功耗高、动静信息无法兼顾、集成难度大的行业痛点，为边缘智能视觉仪器的轻量化、高性能迭代提供了全新方案
当前，自动驾驶、智能机器人、AR/VR及智能监测设备快速迭代，市场对视觉传感仪器的实时性、低功耗、集成度提出更高要求。传统CMOS传感器仅能采集静态亮度信息，动态检测需依托片外差分运算，存在能耗高、响应延迟久等问题；主流动态视觉传感器虽可输出稀疏事件流，但缺失光强瞬态振幅信息，且像素电路结构复杂，难以实现高分辨率集成。长久以来，如何兼容成熟芯片工艺，以精简结构实现动、静态视觉特征高效解耦，是视觉传感设备领域的技术瓶颈。
针对上述难题，研发团队基于可低温加工、宽谱响应的AgBiS?纳米晶材料，创新采用“单电容-单光电二极管”精简像素架构，构筑带超薄介电势垒层的差分光电二极管器件，实现差分感知与隧穿成像双模式协同运行、信号独立解耦。该芯片具备两种可控工作模式，可适配多场景成像需求：零偏压自驱动模式下，通过器件介电层极化效应生成双极性电流脉冲，抑制静态背景干扰，精准提取动态运动的极性与振幅信息；反向偏压隧穿模式下，可按需输出稳定直流电流，完成场景静态纹理信息采集。
性能测试结果显示，这款新型传感芯片综合指标位居行业先进水平。器件响应速度达3.2 μs，可满足高速动态场景捕捉需求；探测光谱覆盖254–1342 nm超宽波段，环境适配性极强；拥有122.7 dB超高线性动态范围，光强检测极限低至10??W/cm2，微弱光信号感知能力大幅优于传统器件。同时，极简的双端架构可完美适配CMOS、TFT主流读出电路，工艺兼容性强，显著降低设备集成与产业化成本。
在工程化验证环节，团队循序渐进完成多规格阵列集成测试，先后实现64×64、256×256分辨率TFT芯片集成，稳定捕获复杂场景实时动态图像。终基于CMOS工艺研制出640×512高分辨率动态视觉相机，实现片内差分计算成像，省去传统设备外置运算模块，大幅简化智能视觉仪器硬件结构。
硬件创新的基础上，团队搭建了资源自适应分级视觉处理架构，构建“低功耗值守、高运算”的分级工作机制。设备常态以低功耗模式运行，依托浅层神经网络处理高稀疏数据流，完成目标区域检测与智能唤醒，图像特征整体稀疏度达68.9%，极大降低边缘设备算力与存储消耗。设备触发工作后，可通过深层网络实现超98%准确率的运动追踪与方向识别，依托原生稀疏成像高效提取运动矢量，融合动静态图像特征重构高单目深度地图，补齐了传统视觉设备三维感知短板。
本次研究实现了视觉传感芯片结构、工作机制与系统应用的全维度创新，有效解决了传统智能视觉设备动静成像失衡、功耗偏高、算力冗余等问题。该技术适配智能监测、自主导航、机器人控制等多类高端仪器场景，为下一代低功耗、高、集成化智能视觉传感设备的研发与产业化提供了重要技术支撑。