人工视觉，在包括自动驾驶汽车在内的移动机器人中，可以发挥关键作用。

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它可以监测周围环境，检测靠近汽车的物体，以避免碰撞事故的发生。在自动驾驶汽车中，人工视觉可以部分取代甚至完全代替人类视觉，尤其是在不断变化的光线条件下，人类视觉相对来说比较脆弱。

人工视觉最重要的性能是对物体的高度可探测性，而这需要高对比度、高清晰度的成像系统进行支撑。目前，以相机为基础的视觉系统已经被运用于图像检测，其优点为低成本、小体积以及单次拍照能力。

然而，在阳光垂直照射且光线不均匀的照明条件下，视觉系统的成像质量将大打折扣，物体的可探测性也大大降低。

人类司机通常会采用物理方法遮挡光线，通过遮阳板或太阳镜等设备解决类似情况。但对于自动驾驶汽车而言，这类不利的光线条件应该由软件进行处理。同时，由于系统处理大量视觉信息涉及到计算能力和能源消耗，因此，硬件也需要相应进行提升。

水生和两栖动物提供大量新思路

为解决视觉系统的开发难题，科学家经常从动物的视觉系统中寻找灵感。这其中，水生动物和两栖动物最值得借鉴，相关的研究成果也最多。

例如，受鱼眼启发，科学家开发出了小型化宽式场成像系统；以象鼻鱼视网膜结构为灵感，开发出了光敏度增强器，在低光照条件下能增强收集的光线强度；以大闸蟹为基础，开发出了360度视角的全天候成像系统。但上述系统始终未能实现对垂直不均匀光线的平衡。

因此，在偏振阳光导致的高噪声环境中实现高对比度和高清晰度的成像依然是一个亟待解决的难题。

但是这次，墨鱼给了科学家一个巨大的惊喜。

墨鱼长期以来都受到科学家的青睐。墨鱼聪明，机警，擅长伪装，最重要的是，它们视力绝佳。墨鱼拥有出色的三维视觉，能敏锐地感知到对比度，同时对偏振光有很强的的敏感性。

这要归功于墨鱼独特的W形瞳孔、弯曲的视网膜以及对光照产生反应的特殊细胞排列。在光线不均匀且浑浊的水下环境中，墨鱼也能完美地完成捕食任务，而这正是研究人员梦寐以求的能力。

如今，韩国光电子学研究所柔性光电子实验室以墨鱼眼睛为灵感，开发了一种新型人工视觉系统。该装置模仿了这种海洋动物的W型瞳孔和单球形透镜，以实现更好的成像效果。该系统的实际运用价值极高，对于自动驾驶汽车和无人机的技术突破至关重要。目前，最新的研究成果已经发表在Science Robotics上。

人工复制墨鱼W形瞳孔

此前，受到招潮蟹复眼构造的启发，韩国光电子学研究所柔性光电子实验室组长Young Min Song及其团队曾开发出一款全景视觉两栖相机。该项目的成功激励该团队继续从动物界汲取灵感，寻求成像系统开发的新颖方法。

Young Min Song表示：「在研究动物眼睛时，我们发现墨鱼可以在光线恶劣的条件下，比如浅水中，通过其独特的W形瞳孔和视网膜结构进行聚焦。这启发了我们创建一种能在光线不佳的环境下聚焦人工视觉系统。」

墨鱼眼的结构包括W形瞳孔、单个球形透镜、高密度光感受器排列，以及偏振光敏感的弯曲视网膜，该优化结构可适应垂直不均匀的照明条件。为了模拟相同的能力，研究人员仔细模仿了每个组件的结构和功能，复制了墨鱼眼的特征。

Young Min Song团队重新创建了墨鱼的W形瞳孔，它可以减少进入头足类动物眼睛的阳光量，同时，这种独特结构让成像系统中的光照变得均匀。在人工视觉系统中，这一特征通过减少垂直视野顶部的入射光来补偿光线不均匀分布。

墨鱼的视网膜中有一个专门区域，具有高密度的光感受器细胞，可以在它们的主要视觉领域进行高分辨率成像。研究人员通过调整圆柱形硅光电二极管阵列的像素密度分布来模仿这个特征。

该系统还通过在光电二极管阵列顶部放置灵活的碳纳米管偏振膜，复制了动物识别偏振光的能力。在整体结构上，该系统也与墨鱼眼类似：W形的瞳孔连接在一个球状透镜的外面，中间夹着一个光圈。系统表面还安装了一个灵活偏振片，以及一个圆柱形的硅光电二极管阵列，可以将光子转换成电流。

在一系列小型的成像测试中，以墨鱼眼为基础的相机捕捉照片细节的能力要高于普通相机。在光线刺眼或照射角度刁钻的环境中，即便面对鱼类这样的复杂物体，墨鱼眼相机也能清晰无误地识别其轮廓。

Young Min Song解释到：「我们通过成像测试确认了系统的每个光学特征。这些测试展示了W形瞳孔在不均匀垂直照明下平衡光线的能力，摄像机通过偏振光对于隐蔽图案的极化识别能力，以及成像结果中密集光电二极管阵列区域的高分辨率。」

落地应用是未来重点

Young Min Song认为，这种人工视觉系统将主要用于自动驾驶汽车。例如，将W形瞳孔纳入车辆摄像头中，就可以解决阳光反射的问题，而无需进行额外的后处理。此外，可以检测到从道路上的玻璃表面反射的偏振光，并用于提高图像质量。

他强调：「我们的人工墨鱼视觉系统之所以独特，是因为它是设计用于在不均匀和偏振光照明的特定环境中表现出色的。此外，它可以在感兴趣的区域捕获更高的分辨率，这有利于有效的图像处理和数据存储。」

研究人员表示，未来，如何将成像系统大规模应用于自动驾驶汽车将是发展重点。但这并非易事，想要真正用于实际运用，目前的成像系统还面临着诸多挑战。

首先是数据缺失问题。现有系统只能识别特定方向的偏振光，其他方向的光线会受到遮挡。想要做到全面无遗漏，成像系统要能与自动驾驶汽车的多个摄像头紧密配合，尽量减少或避免视觉盲区。

更值得关注的是，实验室和工厂之间的制造技术差距阻碍了该成像系统的应用。以墨鱼眼为灵感的视觉系统在实验室环境下效果良好，但在制造环节，不够先进的工厂技术会让系统的效果大打折扣。

为弥补缺陷，工厂需要专门订制机械系统，更新扫描过程。目前，有部分商业图像传感器制造技术可以满足墨鱼眼成像系统的制作要求，这也将是团队未来的关注重点。

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