新视野

利用非工程领域的概念, 比如生物学, 通常会激发各种未来技术的灵感和创新. 复杂的现代工程在很大程度上依赖于产品中的传感器技术, 系统和制造过程提供反馈, 监控与安全. 布莱恩·迪恩博士.D., 生物工程、电子与计算机工程副教授, 是在前沿的仿生传感器技术-一个新兴的分支传感器研究，提供了许多优势比传统的对手.

开发自主系统, 比如无人机, 需要高度的敏锐度才能在高速下准确探测到电力线和树枝. 然而,, 大多数相机系统都是基于人类的视觉-一个单一的镜头将光线聚焦到光电探测器的网格上，以采样视场(FOV)。, 将信息发送到大脑进行进一步处理. 这需要很大的处理负载, 而光电探测器的分离限制了传感器的运动检测能力,” Dr. 院长说.

仿生传感器是以昆虫的复眼结构为基础的. 复合视觉传感器的好处数不胜数. 采用相邻光感受器之间的重叠采样方案, 它们获得了运动超敏锐度，几乎可以立即提取视场内障碍物的信息, 包括检测非常快速移动的物体或小于一个像素大小的物体中的运动.

“大自然已经开发出各种各样的导航传感器, 探测和空间定向. 仿生视觉传感器的灵感来自于动物世界中存在的各种视觉方法. 复合视觉传感器, 模仿普通家蝇的复眼, 具有运动超敏锐, 导致运动检测和跟踪能力是传统视觉传感器无法比拟的,” Dr. Dean在描述他对仿生传感器技术的兴趣时说.

而不是捕捉一帧信息，然后由果蝇的大脑来解释, 很多信号处理发生在中间神经层, 的板, 它提取场景的关键特征，并将它们发送到苍蝇的大脑，以促进高速航向修正和跟踪. 目前的研究目标是创建一个类似层叠的处理结构，用于高速避障.

“在理论上, 这种受苍蝇启发的传感器应该能够在子弹通过传感器视野时实时提取子弹的边缘信息，而不需要高速摄像机或繁重的处理负载,” Dr. 迪安解释说.

Dr. 迪安的研究, 在过去的几年里，有许多公开大学的研究生和本科生以及高中教师参与其中, 一直致力于为苍蝇视觉传感器(FIVS)开发一种改进的边缘检测和定位算法。. Sakshi Agrawal是一名博士.D. 博士研究生. 院长的监督, 被指定为该项目的首席学生研究员, 管理和帮助其他参与者.

传感器的原始构造和测试在仿生传感器和信号处理实验室完成, 然后进行MATLAB仿真. 该系统的设计包括从人造眼睛上的七个不同的透镜创建电路输入引线, 滤波通道信号, 将它们输入光适应电路并使用信号进行边缘检测. 将模拟FIVS转换为数字系统, 水平, 垂直, 模拟了前对角线和后对角线边缘通过视场，并预测了它们的方向和位置.

结果是, 这位科学家和他的团队提出了一种可以正确分类水平的算法, 垂直, 向前对角线和向后对角线边缘，并预测边缘通过传感器的视场时的位置. 他们在这一领域的未来计划包括实施边缘检测算法，以证明FIVS生物处理的准确性和速度，并改进多传感器系统，使其可以同时检测水平, 垂直, 对角线的边缘和角落没有任何盲点的存在在它的视场.

“FIVS是成本效益高的传感器，需要相对较低的内存, 处理能力，甚至照明. 除了需要检测电力线的自主系统, 树, 波兰人, 墙, 柱子和其他物体, 它们可以用于许多其他应用. 国防工业可以利用FIVS来识别高速子弹和导弹. 另一个有趣的应用可能是识别一个人, 汽车或自动驾驶车辆道路上的任何其他障碍物,阿格拉瓦尔说, Ph.D.他目前在Bose公司担任算法软件工程师.

在过去，这项工作是由空军资助的, 国家科学基金教师科研经验, 本科生研究经历. Dr. 迪恩对额外的资助或建立合作的机会感兴趣. 请透过电邮与他联络。 (电子邮件保护)