客户成果丨复旦大学《Nano Research》：研发偏振敏感铁电忆阻器，开辟低对比度图像识别新路径

  复旦大学信息科学与工程学院丛春晓、胡来归、刘冉团队在铁电忆阻器领域中取得最新进展，该研究成果以“Unveiling the Invisible: Polarization-Sensitive Ferroelectric Photomemristors for Enhanced Image Recognition”为题发表在nano research期刊上。

1.  摘要

随着人工智能和机器学习在自动驾驶、医疗诊断和智能监测等领域的广泛应用，实时且高精度的图像识别需求日益迫切。然而，基于传统冯诺依曼架构的处理系统在存算分离过程中存在延迟和能耗瓶颈，尤其在低对比度环境下（如雨雾天气中的道路标志识别），常规光电忆阻器难以准确识别目标，严重制约了其在边缘计算和无人系统中的应用前景。自然界中，蜻蜓、蜜蜂等生物通过对偏振光的感知，能够在复杂环境中清晰辨识目标。这一机制为发展仿生的偏振视觉人工智能系统提供了重要启示。

复旦大学丛春晓、胡来归、刘冉团队研发出一种新型自驱动偏振敏感铁电忆阻器（PSFP），结合二维半导体材料二硒化铼（ReSe₂）的各向异性和有机铁电晶体DIPAB的极化特性，实现了对光偏振信息的原位提取与处理。该器件不仅具备忆阻调控和光响应突触特性，还能在无需外部电源的情况下进行自驱动运算。结果表明，在低对比度图像识别任务中，该忆阻器的识别准确率可达 85.9%，远超传统光电忆阻器的 47.5%。这项成果展示了其在自动驾驶、医学影像及天文观测等对弱信号识别有高要求的场景中的广阔应用前景。

2. 工作内容

图1 生物视觉与类脑视觉系统示意图。

自然界中蜻蜓等生物利用偏振视觉识别猎物的机制，受此启发，研究团队构建了一个类脑视觉框架：将偏振信息作为额外的感知维度引入人工神经网络，使得器件在传感端即可完成信息增强与特征提取。该图不仅说明了仿生设计理念，也揭示了本工作的核心思想——通过硬件层面提取更多物理信息维度，突破传统视觉系统的对比度限制。

图2 偏振敏感铁电忆阻器的材料与结构表征。

展示了器件的结构设计及关键材料表征结果。器件采用横向结构设计，以二维各向异性材料ReSe₂作为导电沟道，上覆单晶有机铁电材料DIPAB薄膜。

通过XRD和SAED测试可见DIPAB薄膜具有高度取向的单晶结构，PFM测试进一步验证其明显的铁电极化行为。铁电极化能够在零偏压下调控沟道肖特基势垒高度，从而实现可重构的光电响应。

图3 器件的偏振特性。

随着偏振角从0°变化至90°，自驱动光电流呈现明显的周期性变化趋势，说明器件能够区分不同偏振方向的光信号。

拉曼偏振测试进一步揭示了ReSe₂晶体结构的各向异性特征。不同振动模在不同偏振方向下表现出显著强度差异，这一晶体学各向异性正是器件实现偏振敏感响应的物理根源。

图4 偏振敏感忆阻器的器件性能。

在电脉冲调控下，器件的光电流可实现多级、准线性可调变化，模拟生物突触的长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）行为。权重调节过程稳定可控，循环次数超过10⁴次仍保持良好一致性。

此外，器件具有：毫秒级响应速度，优异的线性光功率依赖关系，自驱动工作模式（无需持续外加偏压），这些特性对于构建高精度、低功耗类脑计算系统至关重要。  

图5 偏振敏感忆阻器在低对比度图像识别中的应用。

展示了基于器件阵列构建的神经网络模型及其在低对比度图像识别中的表现。在加入不同强度噪声的情况下，系统仍保持较高识别准确率。对比结果显示，偏振敏感忆阻器的识别概率显著高于传统器件，充分体现了引入偏振维度后的优势。

该工作中通过使用Tuo Tuo Technology的无掩模光刻机TTT-07-UV Litho-ACA (MX)做了电极的图案化。

作者信息介绍：复旦大学博士生盛晨旭为论文第一作者，丛春晓教授、胡来归副研究员、刘冉教授为通讯作者。

论文链接：https://doi.org/10.26599/NR.2025.94908019