近日，北京大学深圳研究生院与西安电子科技大学的研究人员创新性地提出一种基于仿生视觉的多光谱融合策略。该策略依托团队自主研发的气液固喷涂技术（ALS），成功构建出覆盖紫外-可见光谱的七通道窄带钙钛矿光电探测器阵列，并结合深度学习颜色融合算法（MSCF-DNN），实现了通过单次拍摄捕获全光谱信息并准确还原RGB色彩的能力，为遥感监测与医学成像等领域提供了新的技术路径。相关研究成果以“Biovision-Inspired Perovskite Intelligent Camera for Panchromatic and Metameric Sensing”为题发表在国际学术期刊《Advanced Materials》。

研究成果在Adv. Mater.期刊的发表页面

该多光谱融合策略特别针对“同色异谱”现象——即光谱分布不同但人眼视觉感知相同的颜色——实现了有效识别与区分，显著改善了传统相机在此类场景中易出现的色彩混淆问题。在色彩还原能力方面，实验结果表明，七通道融合图像在红绿区域的色差（ΔE）相较于传统RGB方案降低了约50%，有效提升了色彩还原准确性。研究进一步结合材料表征和光电性能测试，系统验证了钙钛矿光电探测器在不同光谱通道中的响应均一性与长期稳定性，并借助人工智能算法实现了对复杂光谱信息的高效解析，为高精度、多光谱智能感知与智能视觉应用提供了新思路。

仿生钙钛矿智能视觉系统

北京大学深圳研究生院新材料学院杨世和教授与西安电子科技大学陈雪利教授、计钟博士、刘于金博士为该论文共同通讯作者；我院博士研究生李钰、新材料学院和信息工程学院AI4S专项计划硕士研究生金子锟、西安电子科技大学刘于金博士为共同第一作者。该项工作获得国家自然科学基金、深圳孔雀计划、深圳市科技计划基金、西安电子科技大学跨学科探索专项基金等项目及广东省纳米微米材料研究重点实验室的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202508984