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Los investigadores de SEAS desarrollaron el primer procesador en el sensor que podría integrarse en chips sensores de imagen de silicio comerciales. La matriz (que se muestra aquí) simplifica el procesamiento de imágenes para vehículos autónomos y otras aplicaciones. CRÉDITO (Crédito: Donhee Ham Research Group/Harvard SEAS) |
Resumen:
Como todo automovilista sabe, los accidentes pueden ocurrir en un abrir y cerrar de ojos, por lo que el tiempo de procesamiento del sistema de cámaras en los vehículos autónomos es crucial. El tiempo que tarda el sistema en tomar una imagen y entregar los datos al microprocesador para el procesamiento de la imagen puede significar la diferencia entre evitar un obstáculo o tener un accidente grave.
Cálculo del sensor de imagen de silicio: el dispositivo acelera y simplifica el procesamiento de imágenes para vehículos autónomos y otras aplicaciones
Cambridge, Massachusetts | Publicado el 26 de agosto de 2022
El procesamiento de imágenes en el sensor, donde las características clave son extraídas de los datos sin procesar por el propio sensor de imagen en lugar del microprocesador separado, puede acelerar el procesamiento visual. Hasta ahora, las demostraciones de procesamiento en el sensor se han limitado a materiales de investigación emergentes, que son difíciles de integrar en sistemas comerciales, al menos por ahora.
Ahora, investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard (SEAS) han desarrollado el primer procesador en el sensor que podría integrarse en chips sensores de imagen de silicio comerciales conocidos como semiconductores complementarios de óxido de metal (CMOS). Sensores de imagen: se utilizan en casi todos los dispositivos comerciales que necesitan capturar información visual, incluidos los teléfonos inteligentes.
La investigación fue publicada en Nature Electronics.
«Nuestro trabajo puede aprovechar la corriente principal de la industria de la electrónica de semiconductores para llevar rápidamente la computación en el sensor a una variedad de aplicaciones del mundo real», dijo Donhee Ham, profesor Gordon McKay de Ingeniería Eléctrica y Física Aplicada en SEAS y autor principal del artículo.
Ham y su equipo desarrollaron una matriz de fotodiodos de silicio. Los chips de captura de imágenes disponibles comercialmente también tienen una matriz de fotodiodos de silicio para capturar imágenes, pero los fotodiodos del equipo están dopados electrostáticamente, lo que significa que la sensibilidad de los fotodiodos individuales, o píxeles, a la luz incidente puede ajustarse mediante voltajes. Una matriz que conecta varios fotodiodos ajustables por voltaje juntos puede realizar una versión analógica de las operaciones de multiplicación y suma que son fundamentales para muchas tuberías de procesamiento de imágenes, extrayendo la información visual relevante tan pronto como se captura la imagen.
«Estos fotodiodos dinámicos pueden filtrar imágenes simultáneamente a medida que se capturan, lo que permite que la primera etapa del procesamiento de imágenes se descargue del microprocesador al sensor mismo», dijo Houk Jang, investigador postdoctoral en SEAS y primer autor del artículo.
La matriz de fotodiodos de silicio se puede programar en diferentes filtros de imagen para eliminar detalles o ruidos innecesarios para diferentes aplicaciones. Por ejemplo, un sistema de imágenes en un vehículo autónomo puede requerir un filtro de paso alto para rastrear las marcas de carril, mientras que otras aplicaciones pueden requerir un filtro que se desenfoque para reducir el ruido.
«De cara al futuro, vemos el uso de este procesador en el sensor basado en silicio no solo en aplicaciones de visión artificial, sino también en aplicaciones bioinspiradas donde el procesamiento temprano de la información permite la ubicación conjunta de unidades sensoriales y de cómputo, como en el cerebro», dijo Henry Hinton, estudiante graduado de SEAS y coautor del artículo.
A continuación, el equipo quiere aumentar la densidad de los fotodiodos e integrarlos en circuitos integrados de silicio.
“Al reemplazar los píxeles estándar no programables en los sensores de imagen de silicio comerciales con los programables desarrollados aquí, los dispositivos de imágenes pueden recortar de manera inteligente los datos innecesarios, haciéndolos más eficientes tanto en energía como en ancho de banda para satisfacer las necesidades de las aplicaciones sensoriales de la próxima generación”, dijo. Jang.
La investigación fue coescrita por Woo-Bin Jung, Min-Hyun Lee, Changhyun Kim, Min Park, Seoung-Ki Lee y Seongjun Park. Fue apoyado por el Instituto de Tecnología Avanzada de Samsung bajo el contrato A30216 y el Centro de Ciencia y Tecnología de la Fundación Nacional de Ciencias para Materiales Cuánticos Integrados bajo el contrato DMR-1231319.
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