Hetero‐Integrated InGaAs Photodiode and Oxide Memristor‐Based Artificial Optical Nerve for In‐Sensor NIR Image Processing

材料科学 光电二极管 神经形态工程学 光电子学 图像传感器 响应度 传感器阵列 图像处理 光电探测器 图像(数学) 人工神经网络 计算机科学 人工智能 机器学习
作者
Byungjoon Bae,Minseong Park,Doeon Lee,Inbo Sim,Kyusang Lee
出处
期刊:Advanced Optical Materials [Wiley]
卷期号:11 (3) 被引量:10
标识
DOI:10.1002/adom.202201905
摘要

Abstract In‐sensor computing is an emerging architectural paradigm that fuses data acquisition and processing within a sensory domain. The integration of multiple functions into a single domain reduces the system footprint while it minimizes the energy and time for data transfer between sensory and computing units. However, it is challenging for a simple and compact image sensor array to achieve both sensing and computing in each pixel. Here, this work demonstrates a focal plane array with a heterogeneously integrated one‐photodiode one‐resistor (1P‐1R)‐based artificial optical neuron that emulates the sensing, computing, and memorization of a biological retina system. This work employs an InGaAs photodiode featuring a high responsivity and a broad spectrum that covers near‐infrared (NIR) signals and employs an HfO 2 memristor as the artificial synapse to achieve the computing/memorization in an analog domain. Using the fabricated focal plane array integrated with an artificial neural network, this work performs in‐sensor image identification of finger veins driven by NIR light illumination (≈84 % accuracy). The proposed in‐sensor image computing architecture that broadly covers the NIR spectrum offers widespread application of focal plane array for computer vision, neuromorphic computing, biomedical engineering, etc.
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