近日，我校柔性电子全国重点实验室黄维院士团队凌海峰教授课题组，联合天津大学胡文平院士团队纪德洋教授课题组和吉林大学段羽教授课题组，提出了一种基于无机-有机异质介电层柔性视觉传感器的实时抗干扰人脸检测新策略。相关研究成果以“Flexible organic thin-film transistors for all-in-one retinomorphic acceleration enabled by inorganic-organic heterogeneous dielectrics”为题，发表于国际知名学术期刊《Nature Communications》。材料学院王乐博士为论文共同第一作者，凌海峰教授、纪德洋教授和段羽教授为共同通讯作者。

传统视觉系统通常将传感、存储和计算分置于不同的硬件单元中，光信号需要经过采集、转换、存储和传输后才能完成识别。这种架构不仅增加了数据搬运和系统功耗，也限制了柔性视觉器件在边缘环境中的应用。对于有机神经形态晶体管而言，高载流子迁移率有利于实现快速响应，但往往不利于电荷俘获和非易失性存储；增强介电层的电荷俘获能力，又可能牺牲器件响应速度。因此，如何在同一柔性器件中兼顾高效电荷输运、快速光响应、稳定存储和神经形态计算，是构建实用化有机视网膜形态系统需要解决的关键问题。

针对上述问题，研究团队采用低温等离子体增强原子层沉积技术，在PAA薄膜上直接沉积Al₂O₃，构建无机-有机异质介电层，并与C10-DNTT有机半导体结合，制备了柔性OTFT阵列。优化器件的平均迁移率达到22.65 cm² V⁻¹ s⁻¹，最高达到29.11 cm² V⁻¹ s⁻¹；在弯曲半径为3 mm的条件下弯折1000次后，仍保持约90%的初始迁移率。器件对450 nm光脉冲的响应时间约为30 μs，最快电响应速度达到130 ns；在10 μs脉冲下可实现六级稳定存储，保持时间超过10³ s，并完成超过12000次循环测试。

该器件同时展现出双脉冲兴奋、双脉冲抑制、长时程增强和长时程抑制等突触可塑性，在约−1 mV工作电压下，单次突触事件能耗低至0.06 fJ。基于实验测得的器件特性，系统实现了手写数字、手势和人脸识别，平面状态下的识别准确率分别达到94.78%、99.83%和92.56%，在弯曲状态下仍保持较高性能。在系统验证中，器件特性被转换为器件感知的突触权重模型，并映射到基于Zynq SoC的FPGA推理引擎。采用轻量化YOLOv3-tiny架构后，系统能够抑制玩偶、机械眼等类人脸干扰物的误检，在佩戴口罩的人脸和复杂多目标背景下仍可实现可靠定位，展示了柔性有机突触器件向边缘视觉硬件加速系统迁移的可行性。

该研究得到了科技部国家重点研发计划、国家自然科学基金和江苏省基础研究计划等项目的资助。

图1. 柔性有机薄膜晶体管器件的制备、表征及其光传感性能。

原文链接：//doi.org/10.1038/s41467-026-76116-z

（撰稿：王乐 编辑：陈宁娜 审核：谢燕楠）