仿生复眼+深度学习：中国团队造出会思考的“虫眼相机”

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仿生视觉技术突破

昆虫等节肢动物凭借其独特的复眼结构，在竞争激烈的自然界中长期占据优势生态位。它们的复眼由许多小眼睛组成，能够感知来自不同方向的光线，从而拥有超大视野和深度感知能力，而且有超快的反应速度。

这种特性让不少科学家想要仿制这套视觉系统，但是复眼的三维结构很复杂，让之前用各类微透镜阵列+传感器组成的仿生复眼能力非常有限，只能生成模糊的马赛克图像。

最近，上海理工大学张大伟和美国杜克大学黄俊团队制造的仿生复眼取得了重大突破，并因此登上了《科学进展》（Science Advances）的封面。他们利用AI为一套0.8立方厘米的仿生视觉系统赋能，在接近半球（165°×360°）的超大视野范围上实现了百万像素级的全彩高清全景成像。该系统在狭小空间中能对特定目标准确识别、精准三维定位及三维跟踪。

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奇妙的复眼

昆虫的复眼由数百甚至数千个“小眼”组成，每个小眼都是由角膜、晶锥、色素细胞、视网膜、视杆细胞等结构组成的独立感光单元。强光时，色素细胞会吸收斜射进入的光线，只留下直射光线，这样来自不同方向的光，在小眼中形成一个像素点，众多小眼形成的像点拼合成一幅图像，从而为昆虫提供超大视角。

弱光时，色素细胞收缩，除了直射光线能到达视杆细胞外，光线还能折射到附近几个小眼，让复眼在弱光环境下也能看清物体。

复眼的优势在于，通过添加相同结构的小眼，获得了几乎无死角的视野和高效的视觉能力。

复眼示意图

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AI赋能的仿生视觉系统

之前的仿生复眼系统有用微透镜阵列的光路设计把光线收集到平面图像传感器上，有用多个摄像元件完全模仿昆虫的复眼结构，但是这些方案难度都不小，有成像质量差、三维畸变等问题。这几年人工智能的能力快速提高，有了实现研究人员新点子的能力。

他们开发的仿生复眼相机有430万有效像素分辨率达到40微米，视角达到165°×360°，能够产生全彩全景图像。然后利用深度学习构建的多级神经网络模型对仿生复眼相机收集的图像数据进行处理，将来自3D空间的图像进行了高精度重建。

用深度学习识别一个黄色的数字8

在3D位置预测方面，算法能够根据图像中的特征点，准确计算出目标物体在三维空间中的位置。此外，该系统还具备对不同颜色和模式进行分类和识别的能力，这使得它能够在复杂的环境中快速识别目标物体。

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仿生复眼前景广阔

这项“虫眼看世界”的研究成果为我们打开了一扇通往微观世界的大门。它不仅让我们对昆虫的复眼结构和视觉能力有了更深入的了解，而且为我们提供了一种全新的视觉感知技术。

研究人员下一步计划优化仿生复眼结构，提高成像质量和分辨率。将仿生视觉技术应用到微小无人平台、内窥检测仪器等高端仪器及装备上。

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编辑｜张毅

主编｜黎坤

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