一种器件，其能够基于将光敏元件插入或蚀刻到透明或半透明衬底（例如玻璃）中或其上，来获得、读出并感知景象。衬底自身充当光器件，其使入射到反射图像的光子偏转到光敏元件中。光敏元件通过透明或不透明的布线互连在一起。可以对数字神经存储器进行训练，以识别特定景象，例如人脸、进入的物体、表面缺陷、挡风玻璃上的下雨等。其它应用包括图像感知汽车前灯和平板显示器，其检测并识别观察者的行为（凝视追踪、脸部识别、面部表情识别等）。再另一个应用包括滑动门，感知走向门的个人的方向和速度。再另一个应用包括水坝、桥梁或其它人造结构中的永久性损坏检测（组织结构变化）。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】相关申请的交叉引用本申请要求于2005年6月30日提交的美国临时专利申请 no.60/694，988的优先权，其全部内容合并于此作为参考。专利技术背景 专利
本专利技术总体上涉及成像器件。具体地，本专利技术涉及用于图像识别 的微型器件，其布置在透明衬底(例如玻璃)上或嵌入在其中。 相关技术的说明透明表面，例如玻璃，已经存在了几百年。透明表面起初的目的 在于保护生存空间，同时使居住者能够感知外部世界(地形、气候及 可能的威胁)。最近，对于显示器产业大量地需要透明表面，其由阴 极射线管(CRT)开始，近来用于液晶显示器(LCD)和许多其它种 类的平板显示器。在使用中，大多数情况下人们或活体(动物，植物) 被置于靠近这种透明表面。图像传感器已经存在了几十年(例如，CCD或CMOS传感器)。 例如，见美国专利No. 6，617，565的单芯片CMOS图像传感器，其内 容合并于此作为参考。通常的图像传感器是基于相机设计，并且通常 包括位于透镜后的集成电路，透镜可以是微型的或可移动的(例如螺 旋安装的透镜)。传感器用于将光能量(光子)变换为与由光敏元件 接收的光量成比例的电信号，光敏元件被组织成传感器上的阵列。依 据光敏元件的输出来合成图像。越来越需要图像识别技术。需要各种尺寸和构造的摄像机，用于 诸如安全、识别、情报、质量检査、交通监视等之类的应用。摄像机 常常通过有线或无线连接而链接到显示设备。当前，移动电话通常都 配备了微型相机，其连接到位于移动电话中的LCD显示设备。先进的图像识别需要高清晰度成像合成。当前图像识别系统以相 对低速操作，这是因为缺少处理能力和/或因为处理器只能一次处理 图像的一个像素。因此，需要新的成像识别器件，其在现有技术上加以改进。专利技术概述本专利技术的目的是提供一种图像识别器件，其具有感应区(例如光 敏元件)，所述感应区直接包含在透明或半透明的材料中，所述材料 构成入射图像与所述感应区之间的光接口。所述图像识别器件自身优 选地是透明的或半透明的。本专利技术的另一个目的是借助于可训练的处理元件阵列，来提供具 有"本地"决策能力的感应区。在本专利技术的一个实施例中，可训练的认知存储元4牛(trainable cognitive memory element)或单元与一个或 多个光敏元件相关联。本地决策能力提供了这样的优势其减小了器 件的传输要求(即带宽)，尤其是当光敏元件的数量很大时和当光敏 元件的传输频率必须很高时。通过提供每一个都具有本地决策能力的 感应区大阵列，可以获得高清晰度、高速成像器件。根据本专利技术的一个实施例，可训练的认知存储元件能够在低频上 并行操作并引起很低的电流。其结果是，确保了每一个元件的自主操 作，并且可以使用非常经济的能量源，例如太阳能电池或其等效物。根据本专利技术的一个实施例，通过一个或多个光敏元件与一个或多个可训练的认知存储元件相关联来构成创新的单片(monolithic)图 像识别器件，其全都嵌入在衬底中。根据本专利技术的一个实施例，可以在一个或多个阵列中布置与多个 可训练的认知元件相关联的多个光敏元件，并在平坦的透明或半透明 衬底上展开。该阵列可以具有变化的几何形状和连通性。典型的几何 形状可以是但不限于平行的神经元的线性阵列，或以光栅或蜂窝几 何结构相连的神经元的2维阵列。下面将参考附图来论述本专利技术的不同实施例的进一步的应用和 优点。附图的简要说明附图说明图1A-B分别包括根据本专利技术实施例，传感器阵列的前视图和俯视图，所述传感器阵列布置在玻璃或有机玻璃或其它透明塑料或透明衬底上，在衬底中具有蚀刻的透镜；图2是根据本专利技术实施例的传感器阵列的俯视图，所述传感器阵列布置在玻璃或网状衬底上，在衬底中具有蚀刻的透镜，该图示出了检测DNA片段的情况；图3A-B分别示出了根据本专利技术一个实施例的传感器内核芯片的侧视图和俯视图；图4是根据本专利技术实施例的传感器的框图；图5A是根据本专利技术实施例的传感器阵列的框图；图5B是根据本专利技术实施例的传感器组(bank)阵列的框图；图6A-C示出了根据本专利技术实施例的神经系统结构；图7是根据本专利技术实施例的神经元的框图；以及图8—12示出了根据本专利技术实施例的图像识别器件的示范性应用。优选实施例的详细说明尽管本专利技术可以以许多不同形式来体现，但是在具有这样的理解 的情况下在此描述了多个说明性的实施例本公开应被认为是提供了 本专利技术原理的实例，这种实例并不意图将本专利技术限制于在此所述的和 /或说明的任何具体的优选实施例。本专利技术是一种成像器件，其可以包括传感器感知器件，例如光敏 元件，所述传感器感知器件连接、连结或者关联到可训练的认知元件， 两个元件都以化学方式沉积在透明衬底表面上或嵌入其中。感应区与 具有"本地"决策能力的可训练的认知元件的关联在本文献全文中都 称为"认知-传感器(CogniSensor)"。可训练的认知元件在本文献全 文中都称为"认知-元件(CogniMem)"。感应区通常由一个或多个光 敏元件组成，但也可以采用其它感应装置。根据本专利技术的实施例，认知-传感器可以被配置为识别输入的光模式(Pattern)(例如图像或图像的部分)、处理所输入的光模式以做 出本地决策、并且传输本地决策的结果或其指示。认知-传感器可以 包括多个部件，例如但不限于本地决策能力一数据输入逻辑电路、 "神经元"和决策输出逻辑电路、存储缓冲器、用于能量自主的太阳 能电池、等等。每一个认知-传感器优选地以并行布置的反应式关联 学习存储器(reactive associative learning memory ， REALM )为特征。 根据本专利技术的实施例，认知-元件能够在没有任何计算机指令的情况 下，以数字或模拟方式进行模式识别。认知-元件可以包括一个或多个神经元，所述神经元是可并行访 问的关联存储器，其能够做出反应以输入与它们自身内容相似的模 式。神经元通过在其它相邻神经元响应的基础上增强其响应，可以单 个地或共同地反应。可以通过连接到神经元的禁止/激发 (Inhibitatory/Excitatory)输入线来做出选择。认知-元件的神经元的内容构成了 "知识"。知识是一组静态可判 别数字特征。知识可以是静态的(载入一次)，或动态的(通过其它 神经元的反应而更新或自适应地从外部知识库载入)，但优选的是在 无需计算机来完成的情况下通过学习过程自动产生。沉积在同一衬底 上的认知-元件可以使用相同的或不同的知识。认知-元件可以沉积在衬底上或嵌入到其中(或者与之耦合)，作 为认知-传感器的一部分，或者是独立的。在前一情况下，认知-元件 通常致力于识别由光敏元件传输的像素数据。在后一情况下，认知-元件可以用于支持其它认知-元件，并可以用于例如识别由其它认知-元件单元传输的不同数据类型(例如巩固来自多个认知-传感器的响 应的模式)。以下列出的专利和已公开申请描述了可用于认知-元件和认知-传感器的神经元和神经网络的不同方面，其每一个的全部内容都合并 于此作为参考美国专利No.5,621,863 —Neuron Circuit; No.5，717，832-Impoved neuron circuit architecture; No.5,701，397-Circuit for pre隱charg本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像识别器件，包括： 感应区，嵌入在透明或半透明的衬底中或位于其上；以及 处理元件，与所述感应区耦合，所述处理元件嵌入在所述衬底中或位于其上； 其中，所述透明或半透明衬底构成在要被感测的入射图像与所述感应区的感应像素之间的光接口。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：G帕耶，A梅嫩德斯，
申请(专利权)人：北美AGC平板玻璃公司，美商诺利科技有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]
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