Bioinspired Reconfigurable Vision Sensor Based on InGaN Semiconductor/Hydrogel Heterostructure for Dynamic‐Static Fusion Perception

光探测 材料科学 异质结 计算机科学 响应度 人工智能 图像传感器 光电子学 机器视觉 光电探测器 纳米线 计算机视觉 响应时间 运动检测 纳米技术 融合 传感器融合 压阻效应 运动(物理) 光电二极管
作者
Wei Chen,Daohao Wang,Xin Liu,Yuanmin Luo,Zhixiang Gao,Weiyi Wang,Menglong Wang,Dongyang Luo,Yuying Liu,Yang Li,Shi Fang,Yong Yan,Wei Hu,Haiding Sun,Wei Chen,Daohao Wang,Xin Liu,Yuanmin Luo,Zhixiang Gao,Weiyi Wang
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:: e12894-e12894
标识
DOI:10.1002/adma.202512894
摘要

Abstract Intelligent optoelectronic devices capable of simultaneously capturing dynamic motion and static images are crucial for enhancing the multi‐functional performance and reliability of machine vision systems. Here, a bio‐inspired reconfigurable vision sensor architecture composed of InGaN nanowire/hydrogel heterojunction is proposed, where the electron transport dynamics can be electrically modulated at the heterointerface under closed or open‐circuit conditions. This simple operation switch enables rapid transition between photodetection and photosynaptic operation modes. Moreover, inspired by the biological receptor‐regulation effect, CoO x nanoparticle decoration on the nanowires are introduced to improve the heterointerfacial charge transport and chemical reaction processes, effectively enhancing dual‐mode optoelectronic performance. Specifically, under photodetection mode, the vision sensor shows an impressive responsivity and microsecond‐level response speed, demonstrating fast static image sensing. Under photosynaptic mode, it exhibits typical synaptic behavior, achieving temporal‐dependent image memory and enhancement, thereby supporting dynamic motion perception through fusing temporal information. Finally, a chameleon vision‐inspired binocular artificial vision system is constructed, which simultaneously recognizes motion trajectories and identifies the absolute positions of moving objects under different motion paths, demonstrating dynamic‐static fusion perception capabilities. This work presents a promising architecture for high‐performance, self‐powered, dual‐function vision sensors, paving the way toward next‐generation advanced and energy‐efficient artificial vision systems.
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