集成了视觉信息感知和预处理功能的光电突触在神经形态视觉系统领域具有巨大的应用潜力，受到了研究人员的广泛关注。然而，由于缺乏颜色敏感特性，现有的神经形态视觉系统主要专注于灰度图像处理，难以用于识别彩色图像。此外，相比于生物突触低至10 fJ的超低功耗，现有光电突触的高功耗问题也限制了其进一步的应用。因此，开发具有颜色分辨能力的超低功耗光电突触器件是一个重要的研究课题，这对未来无滤镜的神经形态视觉系统具有极大的吸引力。本文制备了具有颜色敏感特性的MoS2光电突触，开发出一种超低功耗神经形态视觉系统，可实现噪声环境下的彩色目标识别和图像预处理。该光电突触表现出波长依赖的突触可塑性，包括兴奋性突触后电流，双脉冲促进，长期突触可塑性，可模拟人类视觉系统的视觉记忆和颜色分辨能力。基于该光电突触构建的神经形态视觉系统可直接消除传感器端的图像噪声，彩色图像的识别准确率从50%提高到90%。该光电突触可在0.0005 V的超低电压下工作，单个光脉冲刺激下仅消耗0.075 fJ的能量，优于现有的光电突触和生物突触。（1）制备的MoS2光电突触器件具有颜色分辨能力，扩宽了器件的应用范围。（2）制备的MoS2光电突触器件的功耗低至0.075 fJ。图1 神经形态视觉系统的视觉记忆和目标提取。(a) 450、535、650 nm单脉冲光激发的∆EPSC。(b) 450、535、650 nm多脉冲光激发的∆EPSC。(c)光电突触阵列构建的神经形态视觉系统。(d)神经形态视觉系统的视觉记忆。(e)人类视觉系统实现特征提取。(f)神经形态视觉系统的目标提取。实验展示了基于MoS2光电突触的神经形态视觉系统的彩色目标识别与图像去噪功能。如图所示，真实图片中的红绿蓝色彩信息可以编码为光照强度，神经形态视觉系统可以将图片信息以 ∆EPSC的形式保留在器件阵列中。随着光脉冲数的增加，蓝色目标与其他颜色目标的对比度会逐渐明显。因此，蓝色目标也就能从图片中被识别出来。当视网膜从环境中识别一个特定的目标时，往往伴随着其他颜色的干扰。神经形态视觉系统可以实现图像去噪功能，并经人工神经网络对预处理后的图片进行识别，结果发现，经过图像去噪以后的手写数字识别准确率从50%提升至90%。图像预处理的效果会影响最终识别效果，识别精度随着阈值的提升而逐渐提高。神经形态视觉系统的传感器内图像预处理能力可以有效地提取图片信息，减少冗余数据。
图2 基于神经形态视觉系统的彩色目标识别与图像去噪。(a)彩色信息编码为光照强度。(b)∆EPSC与光脉冲数量的统计信息。(c)增加蓝色与其他颜色的对比度实现彩色目标识别。(d)神经形态视觉系统中的图像预处理和人工神经网络中的图像识别。(e)不同数据集识别精度的比较。