课题组提出一种近红外和可见光的双模式/双波段可调的有机光电探测器，其器件结构主要包括可见光吸收层、光学间隔层、近红外吸收层。研究发现，基于此结构的有机薄膜光电探测器具有近红外和可见光两种不同波段光响应的工作模式。在近红外光照射下，光电流从近红外吸收层产生，其工作原理是在负偏压下，有机薄膜层和阴极电极的界面发生陷阱导致的近红外光响应的载流子注入。而在可见光的照射下，光电流则从可见光吸收层产生，原理是在正偏压下，可见光响应的载流子注入发生在阳极电极和有

基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄 一、项目分类 关键核心技术突破、显著效益成果转化 二、成果简介 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合虚拟增强现实（MR）技术、自动驾驶、物联网以及机器视觉等领域的飞速发展，对图像传感器的采集速度提出了更高的要求。传统基于“帧”扫描形式的CMOS 或 CCD 图像传感器较难满足高速运动物体的拍摄需求，若提高相机的图像采集帧率，则需要采用高性能且结构复杂的模数转换器，大量的图像会带来较大的数据冗余，此外，也会面临功耗高的问题。 相比于传统的光电和图像传感器，生物视网膜具有许多不可比拟的优势。视网膜中的光感受器可根据外界光强的变化自适应调节增益，能够感知超过 180dB 的光强范围。另外，视网膜基于事件驱动式的采集方式，仅输出场景中光强发生变化的信息，因而，能够滤除低频信息带来的冗余。在信号处理和传输上，采用异步通信的方式，通过神经节细胞将光强信息转换为时空脉冲信号，实现低功耗。 受到生物视网膜的启发，研究人员提出了基于事件驱动方式的仿生视觉图像传感器，用于高速场景的拍摄。该类传感器多采用对数像素电路作为光强探测单元，因其动态响应范围宽，可随机读取。然而，对数电路在弱光环境下灵敏度低，几乎没有光响应，即仍然无法模仿视网膜弱光下的高灵敏度，除此之外，其输出受到 (Fixed Pattern Noise，FPN)的影响，降低了图像质量。 我们提出了一种兼容 CMOS 工艺的光敏二极管体偏置场效应晶体管器件(PD- body biased MOSFET，简称 PD-MOS)，其结构图和等效电路如图 1所示。 利用 PD 的感光特性以及 MOSFET 的正向衬底偏置效应实现集成光强探测及信号放大于一体的光电器件。该器件可解决对数电路在弱光下灵敏度低的问题，并且提出了一种明暗传感器的方案以降低噪声。设计成像测试方案并搭建静态图像采集测试系统，实现静态显示，通过 MTALAB 进行图像恢复从而实现动态图像显示功能。   图 1 (a) PD-MOS 器件结构及其 (b) 等效电路图 经过商用 180nm CMOS 工艺流程制备后的器件概貌如图 2 所示，图 (a) 为三种不同像素设计的芯片实物图，从上至下分别为环形结构、条形结构及对数像素电路，将其中的环形结构在显微镜下放大观察可看到图 (b) 所示的形貌，图 (c) 为4个像素的显微图。   图 2 (a) PD-MOS 成像阵列芯片的实物图，(b) 环形结构芯片在显微镜下的放大图以及 (c) 环形结构像素放大图 上位机实时显示效果如图3所示，可以明显看出两根头发相交。子图 (a) 为暗态时的 100 帧平均灰度图，子图 (b) 为暗态时的曲面图，子图 (c) (e) (g) (i) 为光态下的图，子图 (d) (f) (h) (j) 为光态下的图像数据减去暗态下图像数据的降噪图，可以发现在30nw/cm2 辐照度下已经出现头发的轮廓，当辐照度继续增加，头发的轮廓越来越清晰，当辐照度达到 3mw/cm2，仍然可以看到头发的轮廓。   图 3 阵列芯片采集的图像 不同于传统计算机视觉系统的图像采集方式，生物视觉系统的成像由视野场景中发生的事件触发，且生物视网膜具有宽动态响应范围、超低功耗以及异步传输等特点，这为仿生视觉系统的研究提供了全新的思路。随着物联网、自动驾驶以及安防等领域的快速发展，它们对高速动态图像传感器的需求也日益提升。近些年，针对这些需求，研究人员提出了一种用于采集高速动态信息的类视网膜相机，成为了一大热点研究方向。类视网膜相机的工作原理模拟了生物视网膜事件驱动型的采集方式及异步型的传输模式，为动态视觉成像提供了硬件基础。综上，该类传感器的研究具有十分重要的科研意义和深远的经济价值。

短波红外(SWIR)光电探测器可探测1.0–3.0μm的光谱，可广泛应用于遥感、成像和自由空间通信等领域。传统的商用SWIR光电探测器主要依赖于HgCdTe或InAs/GaSb II–型超晶格和InGaAs/GaAsSb II–型量子阱，但是它们都存在一些瓶颈。譬如，HgCdTe半导体存在原料毒性和均匀性差、产率低等问题。而且，HgCdTe SWIR光电探测器必须在低温下工作才能抑制热噪声，以此获得较高的比探测率。此外，基于II

本发明提供了一种考虑连接非线性的螺栓连接等效建模方法，根据待分析对象的几何特征建立三维实体网格，确定螺栓所在位置需要赋予螺栓连接非线性特征的单元，定义基于Ｉｗａｎ模型的弹塑性随动强化材料，在有限元软件中，使用自定义本构的相关模块定义该材料，得到可使用的材料属性，取出螺栓所在位置希望赋予非线性连接特性的网格，赋予所定义的材料属性，其他部分仍赋予原定的材料属性，根据实际分析需求进行有限元计算。本发明基于Ｉｗａｎ模型力学关系，通过商用有限元软件提供的二次开发接口定义基于Ｉｗａｎ模型的随动强化塑性材料本构，再将该材料赋予连接部位单元以实现连接非线性滞回特性简化建模。本发明方法能够适用于螺栓承受较大载荷、变形等出现界面微滑移状态，计算操作简便。

项目成果/简介:水下机器人作为一种高新技术手段在海洋开发和利用领域的重要性不亚于宇宙火箭在探索宇宙空间中的作用。它可以代替人类完成复杂海洋环境，特别是深海异常环境（如地质活动频繁的热液区）的环境探测、资源调查和开发等任务，因而具有十分广阔的应用前景和科研价值。“神龙号”深海水下机器人（AUV）是一种具有高精度水下自主导航能力和多种海洋要素观测能力的自主水下探测与运载平台，可以实现深海复杂环境下大范围、多尺度的精确自主导航以及大深度、大范围、多参数、实时观测，对解决深海大洋研究面临的重大科学挑战、支撑“透明海洋”工程建设具有重要的意义。该机器人可以完成1500m以内的海底地形地貌测绘、自适应多AUV组网观测、多海洋环境参数综合观测、海底深海矿藏勘查、水下救援等，为突发海洋事件应急处理、深海大洋高机动性实时观测、水下目标探测及预警等提供了重要设备支撑。项目阶段:工业化生产阶段效益分析:“神龙号”深海水下机器人搭载自主研发的基于声纳和水下视觉的高精度组合导航系统，可以克服单一导航系统的不足，充分发挥声学导航、视觉和结构光导航系统各自的优势，为AUV向更广阔、更长程、更复杂的工作海域发展提供有力的保障，对AUV使用成本的降低和产业化起到极大的推动作用。“神龙号”深海水下机器人可广泛应用于海底基础网络维护、水下考古、深海矿藏勘查，深海环境考察、海洋工程等领域，应用前景十分广阔，而且经济效益显著。与驻青的青岛海洋科学与技术国家实验室、青岛海洋地质研究所、海军潜艇学院开展合作，现阶段处在项目支持的前期研究中。与外地的合作单位有：中船重工集团，国家海洋局等单位。知识产权类型:发明专利 、 软件著作权知识产权编号:ZL201010534188.X技术成熟度:可以量产技术先进程度:达到国际先进水平成果获得方式:独立研究获得政府支持情况:无获得经费:400.00万元

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医 疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异 构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包 括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储 管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台 为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响 应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行 业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决 方案》。 项目特色：  平台提供了多源异构行业领域大数据处理的全链路解决方案， 覆盖了数据的全部生命周期，包括数据抽取、数据转换、数据 加载、数据挖掘、数据存储、数据可视化等步骤。  平台提供了高性能的多源异构行业领域大数据的清洗集成方 法以及特有的三层存储模型，实现了对行业领域信息的实时清 洗、高度融合以及高效存储管理。  平台提供了适用于海量异构行业领域大数据的多层次多维度 数据分析与知识发现方法，此外平台还支持自定义方法，具有 很强的扩展性。  平台提供了集群管理及多任务调度管理的功能，适用于不同级 别的用户群体的使用需求。 

南开深海大数据智能分析平台，是面向公共安全、电子政务、医疗卫生、金融保险等行业领域的大数据智能分析平台。在处理多源异构大数据问题上，平台具有先进的信息融合与深度分析技术，其中包括异质多源行业领域大数据的融合处理、异构行业领域大数据的存储管理、面向行业领域大数据的深度分析等关键共性技术；此外，平台为行业领域大数据的智能分析提供支持，有效辅助管理部门感知、响应、追踪与处理各类事件。已申请相关软件著作权两项:《南开深海行业领域大数据智能辅助决策平台》、《大数据多任务调度计算平台》。以及相关专利一项：《一种多源异构行业领域大数据处理全链路解决方案》。

水下机器人作为一种高新技术手段在海洋开发和利用领域的重要性不亚于宇宙火箭在探索宇宙空间中的作用。它可以代替人类完成复杂海洋环境，特别是深海异常环境（如地质活动频繁的热液区）的环境探测、资源调查和开发等任务，因而具有十分广阔的应用前景和科研价值。 “神龙号”深海水下机器人（AUV）是一种具有高精度水下自主导航能力和多种海洋要素观测能力的自主水下探测与运载平台，可以实现深海复杂环境下大范围、多尺度的精确自主导航以及大深度、大范围、多参数、实时观测，对解决深海大洋研究面临的重大科学挑战、支撑“透明海洋”工程建设具有重要的意义。 该机器人可以完成1500m以内的海底地形地貌测绘、自适应多AUV组网观测、多海洋环境参数综合观测、海底深海矿藏勘查、水下救援等，为突发海洋事件应急处理、深海大洋高机动性实时观测、水下目标探测及预警等提供了重要设备支撑。

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