新视野

利用非工程领域的概念，如生物学，经常激发灵感和创新的各种未来技术。复杂的现代工程在产品、系统和制造过程中严重依赖传感器技术来提供反馈、监控和安全。Brian Dean博士，生物工程、电气和计算机工程副教授，处于仿生传感器技术的前沿，这是传感器研究的一个新兴分支，与传统传感器相比具有许多优势。

“开发像无人机这样的自主系统，需要超高的灵敏度来准确检测高速下的电线和树枝。然而，大多数相机系统都是基于人类的视觉——单个镜头将光线聚焦到光电探测器的网格上，对视场(FOV)进行采样，将信息发送到大脑进行进一步处理。这需要很大的处理负载，而光电探测器的分离限制了传感器的运动检测能力，”Dean博士说。

仿生传感器是基于昆虫的复眼结构。复合视觉传感器的好处是很多的。通过使用相邻光感受器之间的重叠采样方案，他们获得了运动超灵敏度，几乎可以瞬间提取FOV中障碍物的信息，包括检测非常快速移动的物体或小于像素大小的物体的运动。

“大自然已经开发了各种各样的传感器，用于导航、探测和空间定位。仿生视觉传感器的灵感来自于动物世界中存在的各种视觉方法。复合视觉传感器，模仿普通家蝇的复眼，具有运动超敏性，从而具有传统视觉传感器无法比拟的运动检测和跟踪能力，”迪恩博士在描述他对仿生传感器技术的兴趣时说。

不是捕捉一帧信息，然后由果蝇的大脑进行解释，很多信号处理发生在中间的神经层，即层膜，它提取场景的关键特征，并将它们发送到果蝇的大脑，以促进高速路线修正和跟踪。目前的研究目标是建立一种用于高速避障的片状处理结构。

迪恩博士解释说:“从理论上讲，受苍蝇影响的传感器应该能够在子弹通过传感器的视场时实时提取子弹的边缘信息，而不需要高速摄像机或沉重的处理负载。”

Dean博士的研究跨越了过去几年，涉及了许多OU的研究生和本科生以及高中教师，一直专注于为苍蝇视觉传感器(FIVS)开发改进的边缘检测和定位算法。萨克什·阿格拉瓦尔(Sakshi Agrawal)是迪恩博士指导下的一名博士生，他被指派为该项目的首席学生研究员，管理和帮助其他参与者。

传感器的原始构造和测试在仿生传感器和信号处理实验室完成，随后进行MATLAB仿真。该系统的设计包括从人工眼睛上的七个不同的透镜创建电路输入引线，过滤通道信号，将它们输入光适应电路，并使用信号进行边缘检测。将模拟FIVS转换为数字系统，模拟水平、垂直、正对角线和后对角线沿通过FOV，并预测它们的方向和位置。

因此，科学家和他的团队提出了一种算法，可以正确地对水平、垂直、向前对角线和向后对角线边缘进行分类，并预测边缘在通过传感器的FOV时的位置。他们在这一领域的未来计划包括实施边缘检测算法，以证明FIVS生物仿生处理的准确性和速度，并改进多传感器系统，使其能够同时检测水平、垂直、对角边缘和角落，而FOV中没有任何盲点。

“FIVS是一种成本效益高的传感器，需要相对较低的内存、处理能力甚至照明。除了需要检测电力线、树木、电杆、墙壁、柱子和其他物体的自主系统外，它们还可以用于许多其他应用。国防工业可以利用FIVS来识别高速子弹和导弹。另一个有趣的应用可能是在自动驾驶汽车的道路上发现一个人、一辆车或任何其他障碍，”Agrawal博士说，他目前在Bose公司担任算法软件工程师。

在过去，这项工作得到了空军、国家科学基金会(NSF)教师研究经验和本科生研究经验的资助。迪恩博士对资助或建立合作的额外机会感兴趣。请致电bkdean@www.zhongqiwg.com