31、模拟视网膜形态电路：实现视网膜及类视网膜处理

模拟视网膜形态电路：实现视网膜及类视网膜处理

1. 引言

眼睛是一种生物感官系统，在进化过程中独立演化了五十多次。在有视觉的哺乳动物中，已经进化出了十种不同的视觉架构。视觉能力是一项重要的进化优势，所有生活在有光环境中的动物都发展出了某种形式的视觉。在一些黑暗区域，如深海，生物还发展出了发光过程来辅助基本视觉。

不同动物的视觉系统会通过微突变进行优化，以在各自的“边界条件”下有效工作，这其中涉及到能量成本、信号处理、图像传感与处理、信息传输、噪声和尺寸等方面的权衡。例如，“鹰的眼睛”常用来形容视力极佳的人，鹰虽然眼睛较小（进入的光线较少）、视觉皮层也较小（理论上处理能力较弱），但其视觉敏锐度却远高于人类。这是因为鹰的视觉系统是为特定任务设计的，如检测小物体的运动和进行高速成像；而人类需要在更广泛的空间尺度和环境中活动。

视网膜信号处理在生物湿技术平台上进行，进化出的视觉架构在这种环境中优化了我们的视觉能力，但也存在一定的优缺点。人体温度在36.1°C至37.8°C之间，在这个温度下，分子的构象和状态频繁变化，与硅相比，人体内部具有较高的熵，会产生更多的动态噪声。生物信号处理已经发展出一些技术来应对静态环境中动态范围的降低，这些技术可以直接应用于人工系统中，增加信息动态范围，但会牺牲时间分辨率。

硅电路和生物神经元都利用电荷分布和电流流动来处理信号，但生物系统的固有电阻远高于硅电路。生物神经元传导电信号的固有电阻率约为每厘米100欧姆，而连接集成电路的铝线固有电阻仅为每厘米2.4 x 10⁻¹⁰欧姆。人体通过离子的短距离顺序扩散（动作电位）来实现长距离的电荷转移，从而解决了电阻问题。

无机半导体技术和生物湿技术不仅在电学特性上有显著差异，在结构上也有所不同。生物湿技术可以实现大规模的并行和互连，而目前的硅技术在这方面相对较差。但无机半导体技术的速度优势使其能够实现生物湿技术无法实现的结构。因此，我们不应简单地将生物处理结构直接映射到硅上，而应理解相关算法及其权衡，并结合CMOS技术的优缺点进行实现。

2. 模拟处理原理

在决定采用哪种图像处理路径之前，需要了解其制造环境。大多数电子成像设备具有相似的功能：收集光线（通常通过镜头系统）、将光子过滤到不同的波长区域、在有源区域吸收光子并提取强度信息。在半导体和有机光电探测器材料中，光子被转换为电子，电子被记录和处理，然后转换为数字信号输出进行进一步处理。

功耗是影响技术选择的一个重要因素。以电荷耦合器件（CCD）和CMOS相机为例，低功耗的百万像素CCD可能消耗数百毫瓦的功率，每秒输出7 - 8帧图像；而CMOS设备仅消耗几十毫瓦的功率，就能以数百赫兹的速度执行类似的功能，在功耗方面有了一个数量级的提升。CMOS图像传感器相对于CCD具有以下优势：
- 成熟度 ：CCD成像技术已有50年历史，而CMOS是微处理器行业的核心技术，投入巨大。
- 电路 ：CMOS成像芯片可以内置处理电路，而CCD芯片只有最基本的电路。
- 读出方式 ：CCD的读出方式仅限于行光栅，而CMOS允许采用异步寻址等多种有趣的方式。

大多数商用CMOS图像传感器主要模仿CCD的读出方式，并追求在小像素区域内实现高像素密度以达到百万像素分辨率。但实际上，在成像平面上可以实现高效的图像处理。分布式放大和处理电路的并行特性有助于实现高速处理和极低的功耗。对于大多数视觉刺激来说，25 - 100 Hz的帧率就足够了，但在高速成像应用中，高帧率具有优势。标准的CCD设备结合外部处理软件，其图像处理时间会随着像素数量的增加而线性增加，因为像素信息是顺序输出的；而分布式处理系统可以在焦平面实时进行计算，显著减少了集成电路后的处理需求。虽然总线速度仍然会限制成像设备与片外处理单元（如可重构逻辑或DSP设备）之间的数据通信，但CMOS在无需考虑时间约束的情况下进行图像处理计算的能力使其成为一个有吸引力的制造选择。

生物系统使用的湿化学技术和硅的无机技术平台存在显著差异，但也有一些数学算法适用于两者。因此，在硅中精确复制生物神经元既不可取也不可行，但可以模仿神经元的基本功能，如去极化、超极化、兴奋和抑制以及动作电位。通过组合这些复杂的兴奋和抑制神经元反馈系统，可以在CMOS中实现相应的功能。

神经元执行基本的数学功能，如加法、减法、除法、指数运算、抑制、兴奋和低通滤波等。如果以正确的方式排列MOSFET晶体管电路，也可以实现这些功能。CMOS的一些特性与神经元的信息传递和数学计算类似，因此，开发神经形态CMOS方法的下一步是理解神经元之间的计算以及它们在视觉系统中执行的高级功能，即研究神经元如何组合和处理输入信号以实现视觉。

晶体管可以以两种模式工作：电压开关（数字）和电压控制跨导器（模拟）。两种工作模式的晶体管都可以实现复杂的数学功能。在当今的大多数计算设备中，数字逻辑的准确性更受青睐，但模拟逻辑可以更紧凑且功耗更低，本章将对这些特性进行研究。

3. 金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）

MOSFET是大规模集成电路中在成本和大规模生产方面最重要的器件。它是一种四端结构，包括源极、漏极、栅极和衬底。标准的nMOS器件具有p型半导体衬底（掺杂产生过量的空穴）和n型注入区（掺杂产生过量的电子），这些材料用于形成源极和漏极端子。衬底和注入区之间形成p - n二极管结，栅极和沟道之间的氧化物层提供高栅极输入阻抗，在理想情况下充当电容器电介质，允许栅极上的电荷积累影响有效沟道电导率，从而控制沟道漏源电流（Ids）。

MOSFET有两种互补形式：p沟道（pMOS）型，零栅极电压时增强沟道电导率；n沟道（nMOS）型，正栅极电压时增强沟道电导率。在给定的CMOS工艺中，工程师只能改变晶体管的沟道长度和宽度特性，要改变其他特性，如掺杂和栅极氧化物厚度，则需要选择不同的预设铸造工艺。这些基本器件参数会影响沟道阻抗和晶体管跨导特性，跨导是指在任意小的间隔内漏极电流与栅极电压变化的比值。

3.1 晶体管操作

MOSFET的阈值电压是指在衬底的耗尽区中使电子或空穴达到电荷平衡的栅极电压。在nMOS器件中，当栅极电压达到阈值电压时，栅极中的空穴浓度等于衬底中的电子浓度。栅极上的正阈值电压会使衬底中的负电子向沟道的栅极一侧移动，以平衡栅极中的相反电荷，从而降低沟道电流的横向流动电阻。

如果栅极电压低于阈值电压，晶体管处于“关闭”状态，理想情况下除了泄漏电流外，沟道中没有漂移电流；如果栅极电压高于阈值电压，晶体管处于“开启”状态，沟道中的电子密度增加，从而导致电流流动。

随着漏极和源极之间的电压（Vds）增加，栅极到漏极（沟道）的电压降低。当达到夹断时，靠近栅极 - 漏极结的沟道完全耗尽电荷载流子。通过夹断区域的电子速度达到饱和，因此，如果漏极到栅极电压高于夹断电压，沟道内的电荷载流子浓度保持不变。在这个有源区域，漏极电流在很大程度上与Vds无关，因为漏极到源极电压的影响达到饱和。

3.2 nMOS和pMOS器件

在n沟道（nMOS）器件中，正栅极电压会在沟道中诱导负电荷积累，通过降低沟道电阻（反转）来增强漏极到源极的电流；在p沟道（pMOS）器件中，相对负（低于Vdd）的栅极电压会在沟道中诱导正电荷积累，增强漏极 - 源极电流。pMOS器件的工作方式大致与nMOS器件相反，同样有三个反转区域，但跨导特性不同。

3.3 跨导特性

沟道电荷密度与阈值电压和栅极电压之间的差值（有效栅极 - 源极电压Veff）成正比：
[V_{eff} = V_{gate - source} - V_{threshold}]
电导是指在施加电压下两点之间电流流动的度量，是电阻的倒数。跨导（gm）更一般地描述为电压和电流变化的比值：
[g_m = \frac{\Delta I}{\Delta V}]
其中，(\Delta I)是电流的小变化，(\Delta V)是电压的小变化。

晶体管的转移电导（跨导，gm）是栅极电压对漏极电流的函数：
[g_m = \frac{2I_{ds}}{V_{eff}}]
其中，(I_{ds})是漏极电流，(V_{eff})是有效栅极 - 源极电压。

3.4 反转特性

随着栅极到源极电压的增加，沟道反转逐渐发生，分为三个区域：强反转、中等反转和弱反转。当有效电压（Veff）大于150毫伏时，晶体管处于强反转状态，此时跨导随平方律变化；在Veff以下约100毫伏处是弱反转区域，跨导随指数变化；在这两个区域之间是中等反转区域，跨导特性介于强反转的平方律和弱反转的指数之间。这些区域可用于对通过它们的电压和电流应用数学函数。

弱反转时：
[I_{ds} = \beta(2n)\varphi_t^2(n - 1)\left(\exp\frac{V_{gs}-V_t}{n\varphi_t}\right)\left(1 - \exp\frac{-V_{ds}}{\varphi_t}\right)]
中等反转时：
[I_{ds} = \beta\varphi_t^2\left(\left(V_{gs} - V_t\right)V_{ds} - \frac{1}{2}\alpha V_{ds}^2\right)]
强反转时：
[I_{ds} = \frac{\beta}{2\alpha}\varphi_t^2\left(V_{gs} - V_t\right)^2]
其中：
(\beta = \frac{W}{L}\mu C’ {ox})
(\varphi_T = \frac{KT}{q})
(\alpha = 1 + \frac{\gamma}{2\sqrt{V {sb} + \varphi_f + \varphi_o}})
(W)是沟道宽度，(L)是MOSFET沟道长度，(C’ {ox})是单位面积的栅极氧化物电容，(K)是玻尔兹曼常数，(T)是绝对温度，(q)是电子电荷，(n)是弱反转斜率因子，(V {to})是阈值电压，(V_o)是厄尔利电压，(V_p)是夹断电压，(V_{sb})是源极和衬底之间的电位差，(V_{db})是漏极和衬底之间的电位差，(\gamma)是体阈值参数，(\varphi_f)是费米电位，(\varphi_0)是半导体表面电位。

3.5 MOSFET弱反转与生物间隙连接

当栅极电压低于阈值电压且半导体表面处于弱反转状态时，晶体管处于亚阈值工作区域，此时MOSFET晶体管电流主要通过扩散流动。该区域的扩散特性类似于神经元中的生物间隙连接的操作，其中沟道中的电流与跨沟道的载流子浓度差成正比。处于弱反转状态的晶体管通常在1 - 3伏的电源电压下工作，电流在飞安到100纳安之间，在微功率集成电路设计中特别有用。

4. 模拟与数字方法比较

模拟电路使用连续可变的信号来处理信息，信号与晶体管的物理特性和代表信号的电压或电流之间存在某种比例关系；而数字电子中的信号只有两种不同的电平。大多数可以在模拟信号上执行的电路操作，如放大、滤波或限幅，也可以在数字领域中复制。但哪种方法更好呢？答案需要从功耗、技术、芯片空间和噪声等方面进行深入分析。

模拟电路比数字电路更容易受到噪声和器件不匹配的影响，因为小的信号变化可能会产生非线性效应。相比之下，数字信号只有两种值，因此电压干扰必须达到数字信号幅度的一半左右才会导致错误。精度也是一个需要考虑的因素，基本的物理限制（如散粒噪声和热噪声）会限制模拟信号的分辨率；而在数字电子中，可以通过使用更多或更少的数字位来表示信号来获得特定的精度，但这实际上受到模数转换器性能的限制，因为数字操作通常可以在不损失精度的情况下进行。

然而，对于许多操作，模拟电路可以以更低的功耗完成所需的处理。特别是在晶体管的弱反转区域工作时，可以实现超低功耗操作。但低功耗需要与精度进行权衡，对于不需要高精度的操作，模拟电路可能更有益。人眼在存在固有噪声限制的情况下，仍然能够以极低的功耗实现惊人的视觉效果。

可以将模拟和数字方法结合起来以充分发挥两者的优势，但数字时钟可能会对模拟电路产生强烈干扰。因此，异步解决方案具有更宽的功率密度频谱，对相邻模拟电路的影响较小。实际上，混合使用这两种技术可能是最有效的计算方式，人类的计算系统——大脑就是采用了这种混合方法。

5. 光电转换

检测光强度并将其转换为电压或电流信号，以及处理来自探测器阵列的信号，是视觉芯片的主要任务。本节将简要介绍一些可以在CMOS中实现的从光电二极管获取电压或电流信号的电路。

光电二极管在200 - 1100纳米的波长范围内对入射光做出响应，作为电压和电流源工作。在硅吸收光谱的给定光谱范围内，光电二极管的电流与入射功率近似呈线性关系，电流输出在几个数量级内呈线性变化，介于噪声底限（100飞安）和最大输出（取决于像素大小，10纳安或更多）之间。然而，电压输出随入射光功率呈对数变化，从而实现显著的动态范围压缩。

以下是一个简单的总结表格：
| 类别 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 视觉系统权衡 | 不同动物视觉系统在能量成本、信号处理等方面存在权衡 |
| CMOS优势 | 成熟度高、有内置处理电路、读出方式多样、功耗低 |
| MOSFET工作模式 | 数字（电压开关）和模拟（电压控制跨导器） |
| 反转区域 | 强反转、中等反转、弱反转 |
| 模拟与数字比较 | 模拟功耗低但易受噪声影响，数字精度高 |

下面是一个mermaid格式的流程图，展示了从光信号到电信号的转换过程：

graph LR
    A[光信号] --> B[光电二极管]
    B --> C{电流或电压输出}
    C -->|电流| D[线性变化]
    C -->|电压| E[对数变化]
    D --> F[进一步处理]
    E --> F

综上所述，模拟视网膜形态电路在实现视网膜及类视网膜处理方面具有独特的优势和挑战。通过对生物视觉系统的研究和对CMOS技术的合理应用，可以开发出更高效、低功耗的视觉处理系统。在实际应用中，需要根据具体需求权衡模拟和数字方法的优缺点，以实现最佳的性能。同时，光电转换技术为将光信号转换为电信号提供了基础，为后续的信号处理和分析奠定了基础。未来，随着技术的不断发展，模拟视网膜形态电路有望在更多领域得到应用，如机器人视觉、智能监控等。

模拟视网膜形态电路：实现视网膜及类视网膜处理

6. 模拟视网膜形态电路的应用与展望

模拟视网膜形态电路在多个领域展现出了巨大的应用潜力，以下将介绍一些具体的应用场景，并对其未来发展进行展望。

6.1 机器人视觉

在机器人领域，视觉是至关重要的感知能力。模拟视网膜形态电路可以为机器人提供更高效、更智能的视觉系统。传统的机器人视觉系统通常采用数字图像处理方法，需要大量的计算资源和能量消耗。而模拟视网膜形态电路可以在焦平面实时进行图像处理，显著减少了后续的处理需求，降低了功耗。

例如，在机器人导航中，模拟视网膜形态电路可以快速检测物体的边缘、运动和深度信息，帮助机器人更好地理解周围环境，避开障碍物，实现自主导航。在工业机器人中，它可以用于零件识别和定位，提高生产效率和质量。

机器人视觉系统的应用流程如下：
1. 光信号通过镜头系统进入模拟视网膜形态电路中的光电二极管。
2. 光电二极管将光信号转换为电信号，经过模拟处理电路进行初步处理，如边缘检测、运动检测等。
3. 处理后的信号传输到机器人的控制系统，进行决策和动作规划。
4. 机器人根据决策结果执行相应的动作，如移动、抓取等。

6.2 智能监控

智能监控系统需要实时处理大量的视频数据，以检测异常事件和目标。模拟视网膜形态电路可以在监控摄像头中实现实时的图像处理和分析，减少数据传输和存储的压力。

例如，在公共场所的监控中，模拟视网膜形态电路可以快速检测人员的行为和活动，如奔跑、打架等异常行为，并及时发出警报。在交通监控中，它可以用于车辆检测、车牌识别和交通流量统计等。

智能监控系统的应用流程如下：
1. 监控摄像头采集视频图像，通过模拟视网膜形态电路进行实时处理。
2. 电路对图像进行特征提取和分析，如目标检测、行为识别等。
3. 如果检测到异常事件或目标，系统发出警报，并将相关信息传输到监控中心。
4. 监控中心的工作人员根据警报信息进行进一步的处理和决策。

6.3 医疗成像

在医疗领域，模拟视网膜形态电路可以用于医学成像设备，如眼底相机、内窥镜等。它可以提高成像的质量和速度，减少患者的检查时间和辐射剂量。

例如，在眼底相机中，模拟视网膜形态电路可以实时检测视网膜的病变和损伤，为医生提供更准确的诊断信息。在内窥镜中，它可以用于实时观察人体内部器官的情况，帮助医生进行手术操作。

医疗成像系统的应用流程如下：
1. 成像设备采集人体内部的图像，通过模拟视网膜形态电路进行处理。
2. 电路对图像进行增强和分析，如病变检测、组织识别等。
3. 处理后的图像显示在显示器上，供医生进行观察和诊断。
4. 医生根据诊断结果制定治疗方案。

6.4 未来发展展望

随着技术的不断进步，模拟视网膜形态电路有望在更多领域得到应用。未来的发展方向包括以下几个方面：

• 更高的集成度 ：将更多的功能集成到一个芯片中，提高系统的性能和可靠性。
• 更低的功耗 ：进一步降低电路的功耗，延长设备的续航时间。
• 更强的智能处理能力 ：结合人工智能和机器学习算法，实现更复杂的图像处理和分析任务。
• 与其他技术的融合 ：与生物传感器、无线通信等技术融合，开发出更智能、更便捷的设备。

7. 总结

本文介绍了模拟视网膜形态电路的相关知识，包括其原理、应用和发展前景。通过对生物视觉系统的研究和借鉴，模拟视网膜形态电路在图像处理和感知方面展现出了独特的优势。

在原理方面，模拟视网膜形态电路利用了生物神经元的基本功能和数学算法，通过MOSFET晶体管电路实现了信号的处理和转换。在应用方面，它在机器人视觉、智能监控、医疗成像等领域具有广泛的应用前景，可以提高系统的性能和效率，降低功耗。

未来，模拟视网膜形态电路有望在更多领域得到应用，并不断发展和完善。在实际应用中，需要根据具体需求权衡模拟和数字方法的优缺点，选择最合适的技术方案。同时，还需要进一步研究和开发新的算法和电路结构，以提高模拟视网膜形态电路的性能和应用范围。

为了更清晰地展示模拟视网膜形态电路的应用和发展，以下是一个表格总结：
| 应用领域 | 应用场景 | 优势 |
| ---- | ---- | ---- |
| 机器人视觉 | 导航、零件识别 | 实时处理、降低功耗 |
| 智能监控 | 异常行为检测、交通流量统计 | 实时分析、减少数据传输 |
| 医疗成像 | 眼底相机、内窥镜 | 提高成像质量、减少辐射剂量 |

下面是一个mermaid格式的流程图，展示了模拟视网膜形态电路的应用和发展流程：

graph LR
    A[模拟视网膜形态电路原理研究] --> B[应用开发]
    B --> C[机器人视觉应用]
    B --> D[智能监控应用]
    B --> E[医疗成像应用]
    C --> F[性能优化]
    D --> F
    E --> F
    F --> G[未来发展展望]
    G --> H[更高集成度]
    G --> I[更低功耗]
    G --> J[更强智能处理能力]
    G --> K[与其他技术融合]

总之，模拟视网膜形态电路是一个具有广阔发展前景的研究领域，它将为未来的智能系统和设备带来更高效、更智能的视觉处理能力。