具有神经形态视觉传感器的宽场金刚石量子传感

一个合作项目在提高宽场量子传感的速度和分辨率方面取得了突破，为科学研究和实际应用带来了新的机遇。

团队与中国内地及德国科学家合作，成功研发出一种利用神经形态视觉传感器的量子传感技术，该技术旨在模仿人类视觉系统。该传感器能够在光学检测磁共振(ODMR)测量期间将荧光强度的变化编码为尖峰。

这种方法的主要优点是，它可以高度压缩数据量并减少延迟，使系统比传统方法更加高效。量子传感领域的这一突破为监测生物系统动态过程等领域的各种应用带来了潜力。

研究论文已发表在《AdvancedScience》杂志上题为“使用神经形态视觉传感器进行宽场钻石量子传感”。该项目由香港大学电机及电子工程学系朱志勤教授、李灿教授和黄毅教授领导

“世界各地的研究人员花费了大量精力寻找提高相机传感器测量精度和时空分辨率的方法。但根本性的挑战仍然存在：处理需要从相机传感器传输的大量图像帧数据进一步处理。

“这种数据传输可以显着限制时间分辨率，由于使用基于帧的图像传感器，时间分辨率通常不超过100fps。我们所做的就是试图克服瓶颈，”第一作者杜志远说。论文和博士学位电气与电子工程系候选人

杜说，他的教授对量子传感的关注激励了他和其他团队成员在该领域取得新突破。他还对集成传感和计算充满热情。

他补充道：“最新的发展为高精度、低延迟的宽场量子传感提供了新的见解，并有可能与新兴存储设备集成以实现更智能的量子传感器。”

该团队使用现成的事件相机进行的实验表明，时间分辨率提高了13倍，并且在检测ODMR共振频率时具有与最先进的高度专业化的基于帧的方法相当的精度。该新技术已成功用于监测金刚石表面涂覆的金纳米颗粒的动态调制激光加热。“使用现有方法很难执行相同的任务，”杜说。

与记录光强度水平的传统传感器不同，神经形态视觉传感器将光强度变化处理为类似于生物视觉系统的“尖峰”，从而提高时间分辨率(约μs)和动态范围(>120dB)。这种方法在图像变化不频繁的场景中特别有效，例如对象跟踪和自动驾驶车辆，因为它消除了冗余的静态背景信号。

储志勤教授表示：“我们预计，所提出的方法的成功演示将彻底改变宽场量子传感，以可承受的成本显着提高性能。”

“这也使得利用新兴的基于内存的电子突触设备实现近传感器处理变得更加接近，”李灿教授说。

NgaiWong教授表示：“应进一步探索该技术的工业应用潜力，例如研究材料电流的动态变化和识别微芯片中的缺陷。”