近期，香港理工大学深圳研究院和韩国延世大学研究者共同研发了一种基于二硫化钼（MoS2）的视觉传感器，它因可以模拟视网膜中水平细胞和感光细胞的功能，而能很好地用来改善现有机器设备如智能车辆和实时视频分析的视觉功能。
随着机器视觉的发展，机器对硬件的要求越来越高，如高分辨率，高图像捕捉速度，良好的稳定性和在一系列照明条件下的检测能力等。然而，由于现有的硬件的复杂度较高和图像识别效率较低，所以很难满足设备的未来发展需求。
为了解决上述的问题，研究者开发了一种由生物启发的视觉传感器，其是基于MoS2的光电晶体管，具有时变的激活和抑制特性。电荷陷阱态被有意地引入二硫化钼的表面，使得在不同的光照条件下，可以动态调制器件的光敏性。
研究表明，根据不同的入射功率密度，局部施加不同的负栅偏压，MoS2光电晶体管可以较好地适应韦伯定律，，即感知的刺激变化与光刺激成正比，这类似于视网膜水平细胞根据不同光照条件的负反馈在感光器中的视杆细胞和视锥细胞之间的转换。该方法在不同的光照条件下具有高度局域化和动态调制的光敏度，具有视觉适应性，创造了高达199 bB的有效感知范围。
MoS2光电晶体管阵列表现出暗斑和光适应图像对比度增强。随着视觉适应效果的提高，其图像对比度分别增加到51（5s）、173（40s）和255（120s）；随着时间的推移，图像对比度的增强类似于视网膜的暗点适应。
总之，这种受生物启发的二硫化钼传感器内视觉适应可以在机器视觉应用中使用，简化或减少电路和复杂的处理算法要求。该研究成果已以“Bioinspired in-sensor visual adaptation for accurate perception”为题发表在《Nature Electronics》上。
