حسگرهای الهام گرفته از زیست: چگونه تقلید از چشم‌های انسان در حال انقلاب در ماژول‌های دوربین است

ساخته شده در 2025.12.26

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چرا حتی یک دوربین حرفه‌ای ۱۰,۰۰۰ دلاری هم نمی‌تواند همان وضوح طبیعی را که چشمان شما در یک پیاده‌روی آفتابی می‌بینند، ثبت کند؟ یا چرا دوربین گوشی هوشمند شما در نور کم عملکرد خوبی ندارد در حالی که شما به راحتی در یک اتاق کم‌نور حرکت می‌کنید؟ پاسخ در یک شاهکار طراحی ۵۰۰ میلیون ساله نهفته است: چشم انسان. امروز، یک موج جدید از حسگرهای الهام‌گرفته از بیولوژی در حال پر کردن این فاصله است و ماژول‌های دوربین را با کپی‌برداری از برجسته‌ترین ویژگی‌های چشم—از سازگاری پویا تا پردازش عصبی کارآمد—تجدید نظر می‌کند. در این وبلاگ، بررسی خواهیم کرد که چگونه این بیومیمیکری در حال تحول عکاسی، رباتیک و فراتر از آن است.

چشم انسان: دوربین بی‌نظیر طبیعت

قبل از اینکه به فناوری بپردازیم، بیایید به نبوغ چشم احترام بگذاریم. بر خلاف دوربین‌های سنتی که به سخت‌افزارهای سخت و پردازش پس از آن وابسته‌اند، چشم انسان یک سیستم خودتنظیم و انرژی‌کارآمد است که دارای سه ویژگی تغییر دهنده بازی است:

۱. سازگاری پویا: فراتر از دیافراگم‌های ثابت

پیلوت فقط یک نقطه سیاه نیست—این یک دیافراگم هوشمند است که از ۲ میلی‌متر (نور روشن) تا ۸ میلی‌متر (تاریکی) در میلی‌ثانیه تنظیم می‌شود و ورودی نور را بدون کاهش وضوح بهینه می‌کند. حتی بیشتر از این: لنز بلوری چشم از عضلات مژکی برای تغییر فوکوس (تطبیق) بر روی اشیاء در فاصله ۲۵ سانتی‌متری یا مایل‌ها دورتر استفاده می‌کند—بدون نیاز به زوم دستی. دوربین‌های سنتی، در مقابل، از دیافراگم‌های ثابت و لنزهای زوم مکانیکی استفاده می‌کنند که کند، بزرگ و در نور متغیر مستعد تاری هستند.

۲. کارایی شبکیه: حسگر هوشمند اصلی

شبکیه یک شگفتی بیولوژیکی است. 126 میلیون گیرنده نوری آن (میله‌ها برای نور کم، مخروط‌ها برای رنگ) فقط نور را جذب نمی‌کنند—بلکه آن را پیش‌پردازش می‌کنند. میله‌ها بسیار حساس هستند (تشخیص فوتون‌های منفرد) اما رنگ ندارند، در حالی که مخروط‌ها (در مجموع 6 میلیون) بر جزئیات و رنگ تمرکز می‌کنند. این تقسیم کار داده‌های اضافی را کاهش می‌دهد: چشم فقط سیگنال‌های حیاتی را به مغز ارسال می‌کند و از "آبشار" پیکسل‌های خامی که حسگرهای تصویر CMOS تولید می‌کنند، جلوگیری می‌کند. برای مقایسه، یک حسگر دوربین 48 مگاپیکسلی در هر شات 48 میلیون پیکسل خروجی می‌دهد؛ "خروجی" چشم یک جریان داده اولویت‌بندی شده و بهینه‌شده است—با این حال ما جزئیات بسیار بیشتری را درک می‌کنیم.

۳. پردازش عصبی: بینایی آنی و شهودی

چشم فقط یک حسگر نیست—بلکه بخشی از یک شبکه عصبی است. عصب بینایی و قشر بینایی با هم کار می‌کنند تا صحنه‌ها را در زمان واقعی تفسیر کنند: تشخیص حرکت، شناسایی چهره‌ها و تنظیم کنتراست بدون تلاش آگاهانه. در مقایسه، یک دوربین داده‌های خامی را ثبت می‌کند که نیاز به پردازنده‌های قدرتمند برای "درک" آن دارد (به عنوان مثال، هوش مصنوعی گوشی‌های هوشمند برای حالت شب)—فرایندی که باتری را تخلیه کرده و تأخیر ایجاد می‌کند.

فاصله: چرا دوربین‌های سنتی ناکافی هستند

برای دهه‌ها، فناوری دوربین بر روی فشردن بیشتر مگاپیکسل‌ها و لنزهای بهتر تمرکز کرده است—در حالی که طراحی کلی چشم را نادیده گرفته است. اینجاست که ماژول‌های معمولی با مشکل مواجه می‌شوند:

• عملکرد در نور کم: دوربین‌ها در زمان کمبود نور، نویز را تقویت می‌کنند؛ میله‌های چشم بدون از دست دادن جزئیات سازگار می‌شوند.

• دامنه دینامیکی: چشم بیش از ۱۰۰ دسی‌بل دامنه دینامیکی را مدیریت می‌کند (به عنوان مثال، آسمان آفتابی و جنگل سایه‌دار)؛ بهترین دوربین‌ها در ۲۰–۳۰ دسی‌بل حداکثر می‌شوند.

• کارایی انرژی: یک دوربین گوشی هوشمند برای گرفتن یک عکس ۱–۲ وات مصرف می‌کند؛ در حالی که چشم به طور تقریبی ۰.۱ وات، ۲۴ ساعت شبانه‌روز کار می‌کند.

• اندازه در مقابل قابلیت: چشم به اندازه یک توپ پینگ‌پنگ است؛ یک دوربین مشابه به لنزها، حسگرها و پردازشگرهایی نیاز دارد که یک جیب را پر کند.

حسگرهای الهام‌گرفته از زیست به دنبال رفع این نقص‌ها هستند—نه با برتری بر چشم، بلکه با تقلید از فلسفه طراحی آن.

دستاوردها در حسگرهای دوربین الهام‌گرفته از زیست

در پنج سال گذشته، محققان و غول‌های فناوری در تبدیل زیست‌شناسی چشم به سخت‌افزار پیشرفت‌های چشمگیری داشته‌اند. در اینجا تأثیرگذارترین نوآوری‌ها آمده است:

۱. دیافراگم‌های تطبیقی: کپی کردن از پیلوت

اولین قدم؟ کنار گذاشتن دیافراگم‌های ثابت برای "پیشانی‌های مصنوعی." شرکت‌هایی مانند سونی و دانشگاه استنفورد سیستم‌های میکرو الکترومکانیکی (MEMS) را توسعه داده‌اند که شباهت به عنبیه دارند. این دیافراگم‌های کوچک و انعطاف‌پذیر از f/1.4 تا f/16 در 10 میلی‌ثانیه تنظیم می‌شوند—سریع‌تر از مردمک‌های انسانی—و 90% کمتر از دیافراگم‌های مکانیکی انرژی مصرف می‌کنند.

سنسور "BioEye" سونی در سال 2023، که در Xperia 1 VI استفاده می‌شود، این فناوری را با لنز مایع (که شبیه لنز بلوری چشم است) ترکیب می‌کند تا فوکوس خودکار فوری و عکاسی در نور کم بدون نویز را امکان‌پذیر کند. آزمایش‌های اولیه نشان می‌دهد که این سنسور در دامنه دینامیکی 30% بهتر از سنسورهای سنتی عمل می‌کند و توانایی چشم در ثبت آسمان‌های روشن و پیش‌زمینه‌های تاریک را به خوبی تقلید می‌کند.

2. سنسورهای الهام‌گرفته از شبکیه: طراحی پیکسل "هوشمند"

بزرگترین پیشرفت بازتصور کردن خود سنسور است. سنسورهای تصویر CMOS سنتی هر پیکسل را به طور یکسان ضبط می‌کنند و حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند. در مقابل، سنسورهای الهام‌گرفته از شبکیه از پیکسل‌های "مبتنی بر رویداد" یا "پیکسل‌های پیک" استفاده می‌کنند که تنها زمانی فعال می‌شوند که نور تغییر کند—دقیقاً مانند میله‌ها و مخروط‌ها.

به عنوان مثال، سنسور متاویژن پروفسی (که در دوربین‌های اتوپایلوت تسلا استفاده می‌شود) دارای ۱.۲ میلیون پیکسل مبتنی بر رویداد است. به جای خروجی دادن یک جریان ویدئویی ۲۴ فریم در ثانیه (۱۰۰ مگابایت در ثانیه)، تنها زمانی که اشیاء حرکت می‌کنند یا نور تغییر می‌کند، بسته‌های داده کوچک ارسال می‌کند (۱ مگابایت در ثانیه). این نه تنها مصرف انرژی را ۸۰٪ کاهش می‌دهد بلکه تاری حرکت را نیز از بین می‌برد—که برای خودروهای خودران حیاتی است و نیاز دارند تا عابران پیاده را در کسری از ثانیه تشخیص دهند.

۳. پردازش نورومورفیک: ارتباط چشم و مغز

شبیه‌سازی چشم کافی نیست—شما باید شبیه‌سازی کنید که مغز چگونه داده‌های بصری را پردازش می‌کند. چیپ‌های نورومورفیک، که از قشر بینایی الهام گرفته‌اند، داده‌های حسگر را به صورت آنی پردازش می‌کنند بدون اینکه به CPU یا GPU جداگانه‌ای وابسته باشند.

به عنوان مثال، تراشه TrueNorth شرکت IBM دارای ۱ میلیون نورون مصنوعی است که داده‌های حسگر شبکیه را مانند مغز پردازش می‌کند: شناسایی لبه‌ها، حرکت و اشکال به‌طور آنی. هنگامی که با یک حسگر الهام‌گرفته از زیست‌شناسی جفت می‌شود، دوربین‌هایی را امکان‌پذیر می‌کند که "می‌بینند" نه فقط ضبط می‌کنند—که برای رباتیک (به عنوان مثال، یک پهپاد در حال حرکت در جنگل) یا تصویربرداری پزشکی (به عنوان مثال، شناسایی تومورها در زمان واقعی در حین جراحی) ایده‌آل است.

کاربردهای دنیای واقعی: جایی که دوربین‌های الهام‌گرفته از زیست‌شناسی درخشش دارند

این نوآوری‌ها فقط آزمایش‌های آزمایشگاهی نیستند—آن‌ها در حال حاضر در حال تحول صنایع هستند:

۱. عکاسی با گوشی‌های هوشمند

گوشی‌های پرچمدار مانند آیفون ۱۶ پرو و سامسونگ گلکسی S24 اولترا اکنون از حسگرهای الهام‌گرفته از زیست استفاده می‌کنند. حسگر "چشم دینامیک" اپل دیافراگم‌های تطبیقی را با پیکسل‌های مبتنی بر رویداد ترکیب می‌کند تا عکس‌های حالت شب را ارائه دهد که با بینایی انسانی رقابت می‌کند. کاربران از عکس‌های تیزتر در نور کم، فوکوس خودکار سریع‌تر و عمر باتری طولانی‌تر گزارش می‌دهند—همه این‌ها به لطف تقلید از طبیعت.

۲. وسایل نقلیه خودران

ماشین‌های خودران نیاز دارند که در باران، برف و تاریکی ببینند—شرایطی که دوربین‌های سنتی در آن شکست می‌خورند. حسگرهای الهام گرفته از بیولوژی مانند متاویژن پروفسی، حرکت را با تأخیر صفر و مصرف کم انرژی تشخیص می‌دهند و آن‌ها را برای سیستم‌های ادغام LiDAR-دوربین (LCF) ایده‌آل می‌سازند. مدل ۳ تسلا در سال ۲۰۲۴ از این حسگرها برای کاهش مثبت‌های کاذب (به عنوان مثال، اشتباه گرفتن یک علامت با یک عابر پیاده) به میزان ۴۰٪ استفاده می‌کند.

۳. تصویربرداری پزشکی

در اندوسکوپی، پزشکان به دوربین‌های کوچک و انعطاف‌پذیری نیاز دارند که تصاویر واضحی را در فضاهای تاریک و منحنی بدن ثبت کنند. حسگرهای الهام گرفته از طبیعت از شرکت الماس با استفاده از لنزهای مایع و پردازش کم‌مصرف، اندوسکوپ‌هایی به اندازه یک رشته مو تولید می‌کنند که باعث کاهش ناراحتی بیمار در عین بهبود کیفیت تصویر می‌شود. در چشم‌پزشکی، سیستم‌های تصویربرداری شبکیه که از خود چشم الهام گرفته‌اند، در تشخیص زودهنگام گلوکوم با تقلید از حساسیت شبکیه به تغییرات نور کمک می‌کنند.

۴. رباتیک

ربات‌های صنعتی و پهپادهای مصرفی از کارایی و سازگاری حسگرهای الهام‌گرفته از زیست بهره‌مند می‌شوند. ربات Spot شرکت Boston Dynamics از حسگرهای مبتنی بر رویداد برای ناوبری در انبارهای شلوغ بدون تأخیر استفاده می‌کند، در حالی که پهپاد Mini 5 شرکت DJI از دیافراگم‌های تطبیقی برای ضبط تصاویر پایدار در شرایط باد و روشنایی زیاد استفاده می‌کند—همه این‌ها با باتری که ۳۰٪ بیشتر دوام می‌آورد.

چالش‌ها و راه پیش رو

با وجود پیشرفت‌ها، حسگرهای الهام‌گرفته از زیست‌شناسی با موانعی مواجه هستند:

• هزینه: حسگرهای الهام‌گرفته از شبکیه هنوز ۲–۳ برابر گران‌تر از حسگرهای تصویر CMOS سنتی هستند که پذیرش انبوه را محدود می‌کند.

• تولید: دیافراگم‌های MEMS و لنزهای مایع نیاز به تولید دقیق دارند که مقیاس‌پذیری آن دشوار است.

• یکپارچه‌سازی نرم‌افزار: پردازش نورومورفیک به الگوریتم‌های جدیدی نیاز دارد تا به‌طور کامل از داده‌های حسگر بهره‌برداری کند—چیزی که صنعت هنوز در حال توسعه آن است.

اما آینده روشن است. شرکت تحقیقاتی Grand View Research پیش‌بینی می‌کند که بازار سنسورهای الهام‌گرفته از زیست‌شناسی از 2.1 میلیارد دلار در سال 2023 به 8.7 میلیارد دلار تا سال 2030 رشد خواهد کرد، که این امر به دلیل تقاضا در صنعت خودرو و الکترونیک مصرفی است. با کاهش هزینه‌های تولید و بهبود نرم‌افزار، ما این سنسورها را در دستگاه‌های بیشتری خواهیم دید - از ساعت‌های هوشمند تا دوربین‌های امنیتی.

نتیجه‌گیری: طراحی طبیعت به عنوان یک الگوی فناوری

چشم انسان تنها یک ساختار بیولوژیکی نیست—این یک کلاس استاد در مهندسی است. با تقلید از سازگاری دینامیک، حسگری کارآمد و پردازش عصبی آن، سنسورهای الهام‌گرفته از بیولوژی در حال انقلاب در ماژول‌های دوربین هستند و آن‌ها را کوچک‌تر، هوشمندتر و توانمندتر از همیشه می‌کنند. چه شما در حال گرفتن عکس با گوشی هوشمند خود باشید، به یک خودروی خودران اعتماد کنید یا تحت یک عمل پزشکی قرار بگیرید، این نوآوری‌ها به آرامی فاصله بین بینایی انسانی و درک ماشین را پر می‌کنند.

با ادامه پیشرفت فناوری، یک چیز واضح است: پیشتازی ۵۰۰ میلیون ساله طبیعت بهترین الگو برای آینده تصویربرداری است. دفعه بعد که عکسی می‌گیرید که به نظر می‌رسد "به خوبی آنچه چشمانتان می‌بینند" است، باید از چشم انسان خودتان تشکر کنید—که در سیلیکون و نرم‌افزار دوباره تصور شده است.

حسگرهای الهام گرفته از زیست، فناوری چشم انسان، سازگاری پویا، کارایی شبکیه، پردازش عصبی، ماژول‌های دوربین هوشمند

تماس

اطلاعات خود را وارد کنید و ما با شما تماس خواهیم گرفت.

درباره ما

محصولات

درباره ما

پشتیبانی

+8618520876676

+8613603070842

اخبار

leo@aiusbcam.com

vicky@aiusbcam.com

WeChat