清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Recent advances in bioinspired vision sensor arrays based on advanced optoelectronic materials

仿生学 材料科学 光电探测器 纳米技术 计算机科学 光电子学 人工智能
作者
Hao Li,Huiwen Yu,Di Wu,Xidi Sun,Lijia Pan
出处
期刊:APL Materials [American Institute of Physics]
卷期号:11 (8) 被引量:12
标识
DOI:10.1063/5.0160748
摘要

Animals can learn about the outside world in many ways, and the visual organ is a key organ for acquiring information about the outside world. With the continuous development of intelligent technology, artificial vision techniques are becoming easier and more automated; however, the rigidity, process complexity, and complicated optical components of traditional commercial photodetectors have hindered their development in bionic vision. In recent years, a new generation of optoelectronic materials has attracted extensive research due to their simple preparation process, continuously tunable bandgap, and excellent optoelectronic properties. Two-dimensional optoelectronic materials and perovskites have become the most promising and effective optoelectronic materials for next-generation optoelectronic devices. Based on the excellent properties of next-generation optoelectronic materials, they have also triggered intensive exploration by researchers in the field of visual bionics. This paper highlights a review of the latest research progress of next-generation optoelectronic materials, including their preparation methods, working mechanisms, structural designs, and advances in the field of imaging. The applications of new generation optoelectronic materials in visual bionics by simulating biological visual structures are also described. Finally, the prospects and challenges for the development of next-generation optoelectronic materials in the emerging field of bionic vision are discussed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
liang19640908完成签到 ,获得积分10
6秒前
zhuosht完成签到 ,获得积分10
16秒前
科研通AI5应助fangyifang采纳,获得10
20秒前
28秒前
优雅的平安完成签到 ,获得积分10
30秒前
送不送书7完成签到 ,获得积分10
36秒前
Lanny完成签到 ,获得积分10
37秒前
wuludie应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
44秒前
wuludie应助科研通管家采纳,获得10
44秒前
俊逸吐司完成签到 ,获得积分10
45秒前
49秒前
54秒前
DoctorLily发布了新的文献求助10
55秒前
MADAO完成签到 ,获得积分10
56秒前
木之尹完成签到 ,获得积分10
1分钟前
和平完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
lily完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Nancy0818完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
DoctorLily完成签到,获得积分20
1分钟前
林非鹿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
迅速灵竹完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
轩辕中蓝完成签到 ,获得积分10
2分钟前
xy完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Luchy完成签到 ,获得积分10
2分钟前
飞云完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wuludie应助科研通管家采纳,获得50
2分钟前
2分钟前
3分钟前
zhongu发布了新的文献求助10
3分钟前
xiaoyi完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
fogsea完成签到,获得积分0
3分钟前
3分钟前
fangyifang发布了新的文献求助10
3分钟前
ektyz发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736704
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280668
关于积分的说明 10020215
捐赠科研通 2997394
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644527
邀请新用户注册赠送积分活动 782060
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749656