近日，我校半导体物理团队在仿生自适应视觉传感器领域取得关键进展，相关成果以 “Band-Engineerable Ferroelectric 2D CuInP₂S₆ Heterojunctions for Adaptive Visual Contrast”为题，发表于国际顶级期刊ACS Nano（物理自然指数期刊）。
针对传统视觉传感器在强光 / 弱光动态环境下图像对比度骤降、目标识别失效的核心难题，团队创新性提出单器件硬件级自适应视觉方案，构建出基于二维铁电材料CuInP₂S₆（CIPS） 的CIPS–WS₂/MoS₂范德华异质结器件，通过铁电极化精准调控实现全场景高对比度视觉感知。该器件依托 CIPS 室温可切换铁电极化特性，实现强光 / 弱光双模式自适应切换。器件在Pdown负极化状态时，仿生紫外 / 可见光拮抗成像强光环境，韦伯对比度从 0.414 提升至 2.51，花蕊目标识别率由 70% 提升至 87%。弱光场景（极低照度）切换到Pup正极化态，目标识别精度达90%，韦伯对比度提升22.2倍。该成果首次在单器件层面实现生物启发的明暗自适应 + 光谱拮抗双功能，为自动驾驶、机器人视觉、无人机、极端环境智能传感等场景提供低功耗、小型化、高鲁棒性的硬件解决方案，突破传统 CMOS 视觉传感器在动态光照下的性能瓶颈。
论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.6c01219?ref=pdf
河南师范大学物理学院蒋玉荣教授、硕士生杜贺满，上海交通大学博士生任为为共同第一作者，夏从新教授（河南师范大学）、顾磊磊教授（上海交通大学）为论文通信作者。论文第一通讯单位为河南师范大学物理学院。该研究得到国家自然科学基金、河南省自然科学基金和河南省青年教师发展基金等资助。
（物理学院 蒋玉荣）