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客户成果 湖南大学《ACS Nano》:光电晶体管中基于光诱导铁电退极化的光电解耦合用于感知计算
湖南大学李东教授/潘安练教授课题组联合中南大学周喻教授等人通过构建graphene/CuInP2S6/hBN/MoTe2异质结,利用光诱导铁电退极化实现晶体管光电解耦合并用于感知计算中的车牌感知与识别任务。相关成果以“Opto-Electrical Decoupling of Phototransistors via Light-Induced Ferroelectric Depolarization for In-Sensor Computing”为题发表在《ACS Nano》上。
视觉信息的获取在自动驾驶与监控系统等领域的重要性不言而喻。然而,当前在一些特殊场景下(如高速运动目标)捕捉清晰无运动模糊的图像仍存在局限性。传统感知架构依赖于CMOS与CCD技术,这不仅需要额外的硬件和算法来减轻运动模糊,还受限于传感单元、处理单元和存储单元的物理分离导致的数据传输量大、功耗高、时间延迟和带宽窄等弊端。在此背景下,受人类视觉感知启发的“感存算一体”技术应运而生,有望成为下一代超快、低功耗机器视觉的解决方案。
图1:铁电光晶体管的结构和电学特性。(a)铁电光晶体管示意图。(b)设备的横截面高角环形暗场扫描透射电子显微镜图像及典型元素映射。(c)与偏压相关的压电力显微镜相位和振幅回线。(d)石墨烯、CuInP2S6、hBN、MoTe2及其异质结构的拉曼光谱。(e)在VDS = 0.1 V下,晶体管在±11 V双扫电压下的转移曲线(IDS−VGS),蓝色和红色线分别代表IDS和IGS。
通过机械剥离二维材料构建了graphene/CuInP2S6/hBN/MoTe2范德华异质结铁电光电晶体管。HAADF-STEM表明该结构具有锐利的界面。PFM和Raman光谱证实了CuInP2S6的铁电性及异质结构成。该晶体管展现出典型的铁电逆时针回滞特性。通过控制极化电压和利用铁电邻近效应可以有效调控沟道的载流子类型和浓度,实现稳定的n型掺杂和p型掺杂。
图2:光诱导铁电退极化实现光电解耦。(a)传统光晶体管示意图。(b)光电解耦光晶体管示意图。(c)初始状态和3.7 mW/cm2光照后的IDS−VGS曲线。(d)通过编程电压和光照射实现的电流开关特性,电压和光脉冲宽分别为1和0.1秒。(e)基于MoTe2的光晶体管的光响应度对比。(f)初始状态、正负编程电压极化后以及光照后的电学势。(g)五个状态的KPFM电势映射及相应的示意图和能带结构,比例尺:1微米。
传统光电晶体管受限于材料的本征吸收特性,并且在放大沟道电流的同时也会放大噪声等信号,不利于实现高响应度的光电探测。本工作首先将光响应较弱而电学性能良好的MoTe2沟道通过铁电极化的邻近效应调节为低阻态,通过利用光诱导铁电退极化实现光电解耦合从而大幅提升器件响应度至3.05×104 A/W。KPFM等测试揭示了光照诱导铁电退极化背后的器件物理(光生载流子打破极化场和屏蔽场之间的平衡),同时器件的驱动能耗仅需74 fJ,响应速度达到200 μs。
图3:低光照及高速运动物体的存算一体应用。(a)应用示意图,展示在低光照环境下高速公路车牌识别场景。(b)不同曝光时间(慢、中、快、超快)下捕获的车牌图像。(c)处理结构包括光学前端层、电子后端处理层和输出层,其中3×3卷积核逐步提取输入图像像素。(d)相应的实际光学核。(e)不同曝光时间下的识别准确率与训练周期的关系,I、II、III和IV分别代表慢、中、快和超快曝光。
通过将光电晶体管线性光响应特性作为光学卷积核的权重定性地模拟了不同速度场景下的车牌识别情况。器件灵敏的光响应可以有效消除运动模糊,记录清晰的车牌图像,从而实现识别率的显著提升(92.4%)。这一工作不仅为提升器件响应提供了新的思路也证明了器件在消除运动模糊实现特殊场景下感知计算的应用潜力。
该工作通过使用TuoTuo Technology的无掩模光刻机完成了器件mark的制备工作。本研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、湖南省重点研发计划等项目的资助。本研究还得到了湖南大学分析测试中心球差校正透射电子显微镜实验室的支持。
作者信息:湖南大学材料科学与工程学院、湖南光电集成创新研究院博士研究生吴广成为文章的第一作者,湖南大学李东教授、潘安练教授,中南大学周喻教授为论文的共同通讯作者。
论文链接:https://doi.org/10.1021/acsnano.5c04090