[发明专利]一种新型类脑视觉系统

权利要求书

1.一种新型类脑视觉系统，其特征在于，包括视网膜形态阵列和神经网络，所述视网膜形态阵列用于将视觉信息转化成电学信号，所述神经网络将输入的电学信号进行信息处理，得到视觉认知结果。

2.根据权利要求1所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述视网膜形态阵列和神经网络之间还设置有串并转换电路，其用于转换视网膜形态阵列输出的电学信号的维度。

3.根据权利要求1或2所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述视网膜形态阵列由N×N个栅极独立调控的光电器件平面集成，N²个独立的背栅电压源分别调控N²个光电器件，每一个光电器件的漏极被施加源漏电压，其输出为M个光电器件并联之后的源漏电流变化量总和，M≤N²。

4.根据权利要求3所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，为N²个独立的栅极配置具有图像预处理功能的卷积核矩阵，所述卷积核矩阵中的数值对应于每个光电器件施加的背栅电压值，所述图像预处理功能包括边缘增强、降噪、平滑、锐化或简单特征提取。

5.根据权利要求1或2所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述神经网络包括阻值可调的非易失性交叉阵列，所述非易失性交叉阵列的每一条字线和位线的交叉点为一个非易失性存储器，所述非易失性存储器的电导值作为神经网络突触的权重值。

6.根据权利要求5所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述非易失性存储器为忆阻器、磁随机存储器、阻变存储器、相变存储器、铁电存储器或闪存。

7.根据权利要求5所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述非易失性交叉阵列通过预先训练得到具有特定推理功能的阵列，所述预先训练和推理方法为：

当输入到非易失性交叉阵列中的多路电压信号高于设定的阈值电压时，非易失性存储器的电导值发生改变，电导值前后变化的差值代表每次神经网络训练所更新的突触权重值，实现权重更新功能，满足预先训练的要求；

当输入到非易失性交叉阵列中的多路电压信号不高于设定的阈值电压时，非易失性存储器的电导值不会发生变化，输出求和的电流信号，实现点乘运算功能，满足推理的要求。

8.根据权利要求7所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述视觉信息为静态视觉信息，静态视觉信息由视网膜形态阵列转化成电学信号，将转化后的电学信号输入到预先训练后的非易失性交叉阵列中，神经网络在推理过程中，非易失性存储器接收来自前神经元的输入，执行点乘运算并将结果传递给后一层神经元。

9.根据权利要求7所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，所述视觉信息为动态视觉信息，观测的动态目标坐标信息由视网膜形态阵列转化成两个电压信号，并输入到预先训练后的非易失性交叉阵列中，神经网络在推理过程中，每一个非易失性存储器接收来自神经网络中这一时刻神经元的输入与上一时刻隐藏层神经元的输入，执行点乘运算并进行这一时刻神经元的输出。

10.根据权利要求1所述的新型类脑视觉系统，其特征在于，视网膜形态阵列和神经网络在结构上采用三维垂直集成。