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仿生傳感與智能感知
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仿生傳感與智能感知 版權信息
- ISBN：9787030749277
- 條形碼：9787030749277 ; 978-7-03-074927-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
仿生傳感與智能感知 內容簡介
全面介紹了生物體的五大感官以及相對應的仿生傳感及其識別技術，特別是結合了目前國際上快速發展的人工智能感知技術，首次較為全面地介紹了仿生傳感及其智能識別技術的基本原理及其典型的應用。《仿生傳感與識別技術》介紹了生命科學中人體感受器官信息獲取的基本原理、感覺信息的處理與識別、人工仿生感官的設計與實現以及仿生傳感與識別技術的應用。
仿生傳感與智能感知 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 生物感官的發展現狀 1
1.2.1 視覺感官的發展 2
1.2.2 聽覺感官的發展 6
1.2.3 觸覺感官的發展 10
1.2.4 嗅覺感官的發展 13
1.2.5 味覺感官的發展 16
1.3 仿生傳感技術的發展現狀 18
1.3.1 仿生傳感器的工作原理 19
1.3.2 仿生傳感技術的應用 24
1.4 智能感知技術的發展現狀 31
1.4.1 智能感知識別技術的原理 32
1.4.2 智能感知技術的應用 34
1.5 仿生傳感與智能感知的應用概述 40
1.5.1 仿生視覺與智能感知的應用 40
1.5.2 仿生聽覺與智能感知的應用 43
1.5.3 仿生觸覺與智能感知的應用 45
1.5.4 仿生嗅覺與智能感知的應用 48
1.5.5 仿生味覺與智能感知的應用 51
參考文獻 53
第2章 仿生傳感與智能感知技術基礎 59
2.1 概述 59
2.2 視覺感知的生物學基礎 59
2.2.1 視覺器官的生理結構 59
2.2.2 視覺感受器 63
2.2.3 視覺信息的傳導 63
2.2.4 視覺信息的識別 65
2.3 聽覺感知的生物學基礎 71
2.3.1 聽覺器官的生理結構 71
2.3.2 聽覺感受器 73
2.3.3 聽覺信息的傳導 75
2.3.4 聽覺信息的識別 76
2.4 觸覺感知的生物學基礎 79
2.4.1 觸覺器官的生理結構 80
2.4.2 觸覺感受器 81
2.4.3 觸覺信息的傳導 84
2.4.4 觸覺信息的識別 86
2.5 嗅覺感知的生物學基礎 87
2.5.1 嗅覺系統的生理結構 87
2.5.2 嗅覺感受器 89
2.5.3 嗅覺信息的傳導 89
2.5.4 嗅覺信息的識別 91
2.6 味覺感知的生物學基礎 93
2.6.1 味覺系統的生理結構 93
2.6.2 味覺感受器 94
2.6.3 味覺信息的傳導 97
2.6.4 味覺信息的識別 102
2.7 多感官協同與大腦的感知 105
參考文獻 108
第3章 仿生視覺傳感與智能感知技術 113
3.1 概述 113
3.2 仿生視覺傳感技術的研究 113
3.2.1 視覺傳感器 113
3.2.2 視覺假體 120
3.3 仿生視覺的智能感知技術研究 126
3.3.1 計算機視覺 126
3.3.2 智能機器人視覺感知 141
3.3.3 視覺假體的識別 149
3.4 仿生視覺傳感與智能感知技術的應用 153
3.4.1 仿生視覺傳感與智能感知在醫學中的應用 153
3.4.2 仿生視覺傳感與智能感知在食品工業中的應用 156
3.4.3 仿生視覺傳感與智能感知在環境質量評價中的應用 159
參考文獻 163
第4章 仿生聽覺傳感與智能感知技術 171
4.1 概述 171
4.2 仿生聽覺傳感技術的研究 171
4.2.1 聽覺傳感器 171
4.2.2 人工耳蝸 181
4.3 仿生聽覺的智能感知技術研究 186
4.3.1 仿生聽覺感知模型 186
4.3.2 智能機器人的聽覺感知技術 193
4.3.3 人體康復的聽覺感知 202
4.4 仿生聽覺傳感與智能感知的應用 207
4.4.1 仿生聽覺傳感與智能感知在語音助手中的應用 207
4.4.2 仿生聽覺傳感與智能感知在機器人中的應用 209
4.4.3 仿生聽覺技術在人體康復中的應用 218
參考文獻 224
第5章 仿生觸覺傳感與智能感知技術 228
5.1 概述 228
5.2 仿生觸覺傳感技術的研究 228
5.2.1 觸覺傳感器的敏感材料 229
5.2.2 觸覺傳感器分類及傳感機制 233
5.2.3 柔性仿生觸覺傳感器 237
5.3 仿生觸覺的智能感知技術研究 243
5.3.1 紋理識別算法 243
5.3.2 多維力觸覺傳感器解耦技術 247
5.3.3 觸覺深度學習的識別技術 256
5.3.4 多傳感器信息融合技術 260
5.4 仿生觸覺傳感與智能感知技術的應用 265
5.4.1 模仿生物觸覺的高靈敏仿生傳感應用 265
5.4.2 人造電子皮膚的應用 269
5.4.3 仿生觸覺在機器手與智能假肢中的應用 272
參考文獻 276
第6章 仿生嗅覺傳感與智能感知技術 280
6.1 概述 280
6.2 仿生嗅覺傳感技術的研究 280
6.2.1 氣敏傳感技術 280
6.2.2 仿生嗅覺傳感技術 286
6.2.3 電子鼻與在體生物電子鼻技術 292
6.3 仿生嗅覺的智能感知技術研究 294
6.3.1 基于統計方法的模式識別技術 296
6.3.2 基于神經網絡的智能感知技術 300
6.3.3 基于生物啟發的智能感知技術 306
6.4 仿生嗅覺傳感與智能感知技術的應用 312
6.4.1 仿生嗅覺傳感與智能感知在疾病診斷中的應用 312
6.4.2 仿生嗅覺傳感與智能感知在智能機器人中的應用 318
6.4.3 仿生嗅覺傳感與智能感知在食品與環境監測中的應用 321
參考文獻 324
第7章 仿生味覺傳感與智能感知技術 331
7.1 概述 331
7.2 仿生味覺傳感技術的研究 331
7.2.1 味覺傳感器敏感材料 332
7.2.2 味覺傳感器 336
7.2.3 生物電子舌 343
7.3 仿生味覺智能識別技術 351
7.3.1 基于統計算法的識別技術 352
7.3.2 基于生物機制的識別技術 354
7.3.3 聯合識別技術 358
7.3.4 基于電生理信號的識別技術 359
7.4 仿生味覺傳感與智能感知技術的應用 367
7.4.1 仿生味覺傳感與智能感知在食品檢測中的應用 367
7.4.2 仿生味覺傳感與智能感知在藥物分析中的應用 370
7.4.3 仿生味覺傳感與智能感知在水環境檢測中的應用 371
7.4.4 多傳感器技術融合 373
7.4.5 智能機器人 375
參考文獻 376
第8章 仿生傳感與智能感知未來發展趨勢 381
8.1 概述 381
8.2 仿生視覺傳感與智能感知的未來發展 381
8.2.1 視覺假體技術的未來發展 381
8.2.2 計算機視覺技術的未來發展 384
8.3 仿生聽覺傳感與智能感知的未來發展 388
8.3.1 仿生聽覺傳感技術的未來發展 388
8.3.2 聽覺智能感知技術的未來發展 394
8.4 仿生觸覺傳感與智能感知的未來發展 399
8.4.1 基于生物機制研究的仿生觸覺感知的未來發展 399
8.4.2 觸覺與多模態感知融合的發展前景 400
8.5 仿生嗅覺傳感與智能感知的未來發展 402
8.5.1 仿生嗅覺傳感技術的未來發展 402
8.5.2 仿生嗅覺智能感知技術的未來發展 405
8.6 仿生味覺傳感與智能感知的未來發展 408
8.6.1 仿生味覺傳感技術的未來發展 408
8.6.2 多傳感器技術融合與數據融合的味覺感知技術 411
8.7 與元宇宙結合的智能感知機器人的未來發展 413
參考文獻 414
前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 生物感官的發展現狀 1
1.2.1 視覺感官的發展 2
1.2.2 聽覺感官的發展 6
1.2.3 觸覺感官的發展 10
1.2.4 嗅覺感官的發展 13
1.2.5 味覺感官的發展 16
1.3 仿生傳感技術的發展現狀 18
1.3.1 仿生傳感器的工作原理 19
1.3.2 仿生傳感技術的應用 24
1.4 智能感知技術的發展現狀 31
1.4.1 智能感知識別技術的原理 32
1.4.2 智能感知技術的應用 34
1.5 仿生傳感與智能感知的應用概述 40
1.5.1 仿生視覺與智能感知的應用 40
1.5.2 仿生聽覺與智能感知的應用 43
1.5.3 仿生觸覺與智能感知的應用 45
1.5.4 仿生嗅覺與智能感知的應用 48
1.5.5 仿生味覺與智能感知的應用 51
參考文獻 53
第2章 仿生傳感與智能感知技術基礎 59
2.1 概述 59
2.2 視覺感知的生物學基礎 59
2.2.1 視覺器官的生理結構 59
2.2.2 視覺感受器 63
2.2.3 視覺信息的傳導 63
2.2.4 視覺信息的識別 65
2.3 聽覺感知的生物學基礎 71
2.3.1 聽覺器官的生理結構 71
2.3.2 聽覺感受器 73
2.3.3 聽覺信息的傳導 75
2.3.4 聽覺信息的識別 76
2.4 觸覺感知的生物學基礎 79
2.4.1 觸覺器官的生理結構 80
2.4.2 觸覺感受器 81
2.4.3 觸覺信息的傳導 84
2.4.4 觸覺信息的識別 86
2.5 嗅覺感知的生物學基礎 87
2.5.1 嗅覺系統的生理結構 87
2.5.2 嗅覺感受器 89
2.5.3 嗅覺信息的傳導 89
2.5.4 嗅覺信息的識別 91
2.6 味覺感知的生物學基礎 93
2.6.1 味覺系統的生理結構 93
2.6.2 味覺感受器 94
2.6.3 味覺信息的傳導 97
2.6.4 味覺信息的識別 102
2.7 多感官協同與大腦的感知 105
參考文獻 108
第3章 仿生視覺傳感與智能感知技術 113
3.1 概述 113
3.2 仿生視覺傳感技術的研究 113
3.2.1 視覺傳感器 113
3.2.2 視覺假體 120
3.3 仿生視覺的智能感知技術研究 126
3.3.1 計算機視覺 126
3.3.2 智能機器人視覺感知 141
3.3.3 視覺假體的識別 149
3.4 仿生視覺傳感與智能感知技術的應用 153
3.4.1 仿生視覺傳感與智能感知在醫學中的應用 153
3.4.2 仿生視覺傳感與智能感知在食品工業中的應用 156
3.4.3 仿生視覺傳感與智能感知在環境質量評價中的應用 159
參考文獻 163
第4章 仿生聽覺傳感與智能感知技術 171
4.1 概述 171
4.2 仿生聽覺傳感技術的研究 171
4.2.1 聽覺傳感器 171
4.2.2 人工耳蝸 181
4.3 仿生聽覺的智能感知技術研究 186
4.3.1 仿生聽覺感知模型 186
4.3.2 智能機器人的聽覺感知技術 193
4.3.3 人體康復的聽覺感知 202
4.4 仿生聽覺傳感與智能感知的應用 207
4.4.1 仿生聽覺傳感與智能感知在語音助手中的應用 207
4.4.2 仿生聽覺傳感與智能感知在機器人中的應用 209
4.4.3 仿生聽覺技術在人體康復中的應用 218
參考文獻 224
第5章 仿生觸覺傳感與智能感知技術 228
5.1 概述 228
5.2 仿生觸覺傳感技術的研究 228
5.2.1 觸覺傳感器的敏感材料 229
5.2.2 觸覺傳感器分類及傳感機制 233
5.2.3 柔性仿生觸覺傳感器 237
5.3 仿生觸覺的智能感知技術研究 243
5.3.1 紋理識別算法 243
5.3.2 多維力觸覺傳感器解耦技術 247
5.3.3 觸覺深度學習的識別技術 256
5.3.4 多傳感器信息融合技術 260
5.4 仿生觸覺傳感與智能感知技術的應用 265
5.4.1 模仿生物觸覺的高靈敏仿生傳感應用 265
5.4.2 人造電子皮膚的應用 269
5.4.3 仿生觸覺在機器手與智能假肢中的應用 272
參考文獻 276
第6章 仿生嗅覺傳感與智能感知技術 280
6.1 概述 280
6.2 仿生嗅覺傳感技術的研究 280
6.2.1 氣敏傳感技術 280
6.2.2 仿生嗅覺傳感技術 286
6.2.3 電子鼻與在體生物電子鼻技術 292
6.3 仿生嗅覺的智能感知技術研究 294
6.3.1 基于統計方法的模式識別技術 296
6.3.2 基于神經網絡的智能感知技術 300
6.3.3 基于生物啟發的智能感知技術 306
6.4 仿生嗅覺傳感與智能感知技術的應用 312
6.4.1 仿生嗅覺傳感與智能感知在疾病診斷中的應用 312
6.4.2 仿生嗅覺傳感與智能感知在智能機器人中的應用 318
6.4.3 仿生嗅覺傳感與智能感知在食品與環境監測中的應用 321
參考文獻 324
第7章 仿生味覺傳感與智能感知技術 331
7.1 概述 331
7.2 仿生味覺傳感技術的研究 331
7.2.1 味覺傳感器敏感材料 332
7.2.2 味覺傳感器 336
7.2.3 生物電子舌 343
7.3 仿生味覺智能識別技術 351
7.3.1 基于統計算法的識別技術 352
7.3.2 基于生物機制的識別技術 354
7.3.3 聯合識別技術 358
7.3.4 基于電生理信號的識別技術 359
7.4 仿生味覺傳感與智能感知技術的應用 367
7.4.1 仿生味覺傳感與智能感知在食品檢測中的應用 367
7.4.2 仿生味覺傳感與智能感知在藥物分析中的應用 370
7.4.3 仿生味覺傳感與智能感知在水環境檢測中的應用 371
7.4.4 多傳感器技術融合 373
7.4.5 智能機器人 375
參考文獻 376
第8章 仿生傳感與智能感知未來發展趨勢 381
8.1 概述 381
8.2 仿生視覺傳感與智能感知的未來發展 381
8.2.1 視覺假體技術的未來發展 381
8.2.2 計算機視覺技術的未來發展 384
8.3 仿生聽覺傳感與智能感知的未來發展 388
8.3.1 仿生聽覺傳感技術的未來發展 388
8.3.2 聽覺智能感知技術的未來發展 394
8.4 仿生觸覺傳感與智能感知的未來發展 399
8.4.1 基于生物機制研究的仿生觸覺感知的未來發展 399
8.4.2 觸覺與多模態感知融合的發展前景 400
8.5 仿生嗅覺傳感與智能感知的未來發展 402
8.5.1 仿生嗅覺傳感技術的未來發展 402
8.5.2 仿生嗅覺智能感知技術的未來發展 405
8.6 仿生味覺傳感與智能感知的未來發展 408
8.6.1 仿生味覺傳感技術的未來發展 408
8.6.2 多傳感器技術融合與數據融合的味覺感知技術 411
8.7 與元宇宙結合的智能感知機器人的未來發展 413
參考文獻 414
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仿生傳感與智能感知 節選
第1章緒論 1.1引言 20世紀60年代，國際上興起了一門新的綜合性學科——仿生學。仿生學被定義為“模仿生物原理構建的技術系統或使人造技術系統具有類似于生物特征的科學”，因此，仿生學是模仿生物的科學，是生命科學與機械、材料和信息等工程技術學科相結合的交叉學科，其目的是研究和模擬生物體的結構、功能、行為及其調控機制，將其應用到技術系統，改善已有的技術工程設備，并創造出新的工藝過程、系統構型、自動化裝置等技術系統，為工程技術提供新的設計理念、工作原理和系統構成。 仿生傳感技術是由生物、化學、物理、醫學、電子信息技術等多學科互相交叉而衍生出來的高新技術，是現代生物醫學技術的先導和核心，也是重要的研究和應用方向。 在生物醫學、環境監測、食品醫藥以及軍事醫學等各領域都有重要的應用價值。仿生傳感器即是在該高新技術的發展下催生的多學科交叉產物。仿生傳感器以生物活性單元，如生物酶、抗體、核酸、受體、細胞、組織、類器官以及完整生物體等作為敏感單元，獲取生物敏感單元與檢測目標物之間的響應信號（也稱為識別單元），再通過理化方式的變換器（也稱為換能器單元），轉化為容易被檢測和處理的電信號（或光信號）等[1]。 仿生傳感與智能感知技術，是模仿生物體的5種感官（sense），即視覺、聽覺、觸覺、嗅覺和味覺，以及識別或認知等過程的技術，仿生傳感具有捕獲信息的能力，而智能感知具有傳遞、處理以及顯示信息的能力，因此，仿生傳感與智能感知具有廣闊的應用前景，特別是面向醫療和健康的更高層次需求，如疾病的早期診斷、快速診斷、床邊監護、在體監測等，以及生命科學深層次的研究，包括分子識別、基因探針、神經遞質與神經調質的監控等都對新型的仿生傳感與智能感知技術有很高的要求。創新性的科研探索和實際應用的需求為仿生傳感與智能感知技術的發展提供了客觀條件，使仿生傳感與智能感知技術在過去的幾十年產生了豐厚的成果。該技術隨著科技與經濟的發展取得了極大的進步，同時也必將極大地推動未來的科學技術和經濟社會的發展。 1.2生物感官的發展現狀 目前的生物絕大多數是由數億年前的單細胞生物演變而來的。在原始海洋的條件下，生物必須具有感知生存環境的能力，這些“生物先民”為了適應環境所做的進化承襲至今，逐步演變為如今生物的各種感官。隨著科學研究的不斷進步，人們已經對生物感官演化成形的過程以及其功能機制有了一定的認識。通過解析生物感官機制，利用現代科學技術構建仿生感官系統，從而開發具有生物感官功能、某些性能指標甚至超越生物體的智能儀器設備，同時也促進了生物感官機制的深入探究。 在動物感覺器官中，有一類細胞能通過改變內部狀態來呈現接收到的外界信息，稱為感受細胞或感受器。當感受器受到某種感官刺激時，相應的離子會透過細胞膜上的通道蛋白，使得細胞內與外界環境的電荷產生電位差，從而形成生物電，這種機制使生物得以對外界信息做出反應。很多生物體，包括人類都擁有視覺、聽覺、觸覺、嗅覺與味覺的感知能力，進而表現出不同的行為。 生命演化出這種改變細胞生理狀態的方式來適應外界環境，在之后的演化中逐步向特定的感官系統發展。*早演化出的感官涉及生命*早面對關鍵挑戰所做出的種種反應，如尋找與食物相關的化學物質，或者避開表示危險環境條件的化學物質。這種感知機制延續到現在，并且在細菌中也發現了類似根據化學物質濃度梯度來做出不同的響應的機制。 隨著生態環境中物種數量不斷增長及生態環境不斷變化，生物也逐步演化形成了各種感官。一個生物的“生態”就是它所在的生活環境，還有和它互動的其他物種，包括競爭者、天敵和獵物。所有的生態層面會影響一個物種演化感官的方向，從而影響它所感覺到的世界。目前生物感官一般包括視覺、嗅覺、味覺、聽覺、觸覺這5種基礎感官，圖1-2-1為人類的五大感官示意圖。 1.2.1視覺感官的發展 1.視覺感官的研究 對于大多數生物，尤其是人類，視覺是*重要的感官系統。生物視覺是持續數百萬年的進化產物，有研究表明，96%的動物具有能感受并形成圖像的復雜視覺系統[2]。*初，在海洋中生活的某些藻類具有視紫紅質（rhodopsin）基因，能夠判斷明暗，從而更加有效地進行光合作用。擁有視紫紅質基因的還有一些浮游生物，而以浮游生物為食的一些生物如水母等也逐漸融入了視紫紅質基因，發展出*原始的可以感應光的“原始眼睛”。 *原始的眼睛只是原生動物身上的感光細胞團，稱為眼點（eye spot），一般眼點只能感受到光線的強弱。接著演化出了感光細胞的保護結構——凹陷，于是眼睛就成為一個覆蓋色素的凹陷區域，在保護感光細胞的同時可借此粗略判斷光線的來源。但這時的眼睛并沒有成像功能。在之后的視覺系統演化中，不同的物種由于生活環境和基因突變的影響產生了不同的進化方向。例如，頭足類動物的進化方向是加深視覺凹陷的程度，且其視覺凹陷一直暴露于體表，*終形成了前端有小孔的形狀。根據小孔成像的原理，發展出晶狀體、虹膜、角膜等結構，*終能夠成像于視網膜上，從而擁有較清晰的視覺[3]。節肢動物則是發展出了復眼，利用眼睛陣列來提高視力，雖然復眼不能調焦，導致節肢動物的視覺成像不清晰，但它們擁有豐富的色覺和對動作的高靈敏度。而脊索動物（包括人）的視覺系統的發展則走向了另一個方向。通過對文昌魚、斑馬魚的研究，結果發現，在早期的進化中，隨著神經的發育，*初的視覺凹陷逐漸進入體內，不再暴露于體表。這個內陷的過程中還使得視網膜倒置，光線先穿過傳遞信息的視神經細胞才到達感受光線信息的感光細胞，這種結構一直延續到現在。圖1-2-2為不同生物的視覺系統。 科學家對于人的視覺系統的探究從16世紀就已經開始了。1550年，意大利解剖學家巴爾托洛梅奧 歐斯塔基奧（Bartolomeo Eustachio）在他的解剖學著作《解剖學》（Tabulae Anatomicae）中描述了視神經在腦部的起點。1583年，瑞士解剖學家菲利克斯 普拉特（Felix Platter）提出晶狀體只是“負責”讓光線聚焦，而視網膜才是真正形成影像的地方，并且用實際病例證實了他的理論。1604年，德國天文學家開普勒對人眼視覺的研究做出了巨大貢獻，他解釋了視網膜的功能，提出在視網膜上的成像是倒立的，闡明了近視和遠視的成因，同時還證明了凹透鏡能矯正近視、凸透鏡能矯正遠視，這是醫學界和生物界的重大突破。 1851年，德國解剖學家、生理學家海因里希 米勒（Heinrich Muller）首次提出視網膜視桿細胞顯紅色，但其誤認為是血紅蛋白造成的[4]，他的研究成果為后續的視覺研究打下了重要的生理基礎。1876年，德國生理學家弗朗茨 克里斯蒂安 博爾（Franz Christian Boll）也觀測到視網膜呈紅紫色，并認為其顏色來源于一種特殊物質，更正了米勒的錯誤。在這之后，另一位德國生理學家維利 屈內（Willy Kuhne）繼續了該特殊物質的研究，并將這種物質稱為“視紫紅質”（rhodopsin），同時他還證明了膽酸可使視桿細胞內的視紫紅質釋放到溶液里，并基于這一原理完成了牛視網膜中視紫紅質的純化[5]。之后美國生物化學家喬治 沃爾德（George Wald）通過生物化學方法從視網膜中分離出了維生素A，揭示了視紫紅質感光的生化反應[6]，并因此獲得了1967年的諾貝爾生理學或醫學獎。圖1-2-3所示為視網膜光感受細胞[7]——視桿細胞的結構示意圖。 20世紀60年代開始，哈佛大學教授大衛 胡貝爾（David H.Hubel）以及托斯坦 威塞爾（Torsten N.Wiesel）開展了對視皮層細胞的研究，他們的探索開創了視皮層結構和功能研究的新紀元。一方面，他們大量的基礎工作為視覺神經生物學的后續發展奠定了基礎，描述了視覺信息在皮層水平的處理機制；另一方面，他們從發育的角度對皮層功能的可塑性等進行了研究和闡述，因此他們共同獲得了1981年的諾貝爾生理學或醫學獎。威塞爾根據視覺刺激的響應特征，在視皮層發現了多種神經元[8]，分別稱為簡單細胞（simple cell）、復雜細胞（complex cell）以及超復雜細胞（hypercomplex cell）。他們后續的研究以及后來大量科研工作者的實驗對這些不同細胞的功能進行了深入的探索。他們的另外一項重要發現則是在視皮層中證實了前人根據其在軀體感覺皮層的研究提出的皮層功能柱的結構。他們的發現可以簡單描述為許多具有相同特性的皮層細胞，在視皮層內按照一定的規則在空間上排列起來，這種按功能排列的皮層結構，即皮層的功能構筑，沿著皮層的不同層次呈現柱狀分布，如方向柱、方位柱、眼優勢柱、空間頻率柱以及顏色柱等。這一結構的形成對于皮層內感覺信息的處理具有重要的影響。 2.視覺模型的研究 在對視覺感知機制的研究過程中，很多研究者建立了不同的視覺模型，用來闡釋視覺系統不同的功能，同時為實現機器仿生視覺功能的研究提供參考模型。視覺模型的建立也促進了計算機視覺（computer vision，CV）的快速發展，在機器上實現仿生視覺的目標也在逐步實現。 （1）視差與空間視覺 關于眼睛的空間視覺很早就引起了很多學者的討論和研究。*開始被接受的空間視覺模型是法國數學家笛卡兒提出的雙眼單視數學學說，他認為空間視覺是由幾何定律決定的，近處物體遠近由物體對于雙眼夾角大小決定，遠處由可見點光線落入眼睛的分光程度決定。他認為人的空間視覺是生來就有的，而不是后天經驗所得。后來的學者提出了不同的假說試圖解釋空間視覺。 1838年，英國著名的物理學家惠斯通發明了實體鏡，并提出了立體視覺的概念，他指出雙眼中兩個近似相同的圖像結合后會產生實體感。這種立體視覺是基于視差產生的，這為之后空間視覺的實驗研究提供了思路。1886年，奧地利物理學家馬赫在《感覺的分析》一書中將空間視覺與眼睛的運動和響應的神經支配過程聯系起來，進一步提出了空間時間與運動的關系。1987年，澳大利亞心理學家巴夫拉 吉勒姆（BabraGillam）發現存在遮擋時，由于眼睛在水平方向上有一段距離，因此視網膜上遮擋區總存在不對稱區，在這些區域上沒有對應性，因此不能用視差來解釋立體視覺感。吉勒姆在實驗中發現，雙眼的視力融合后，不對稱區域的存在能產生不同的深度、輪廓和表面的視覺信息，因而產生了立體感覺。這個現象被稱為達 芬奇立體視覺，以區分因視差產生的惠斯通立體視覺。 （2）計算機視覺的發展 從20世紀50年代開始，在視覺系統生理學機制不斷完善的基礎上，科學家將研究方向轉向了由機器模擬人類視覺系統上，由此計算機視覺領域不斷發展。20世紀50年代，貝爾實驗室的貝拉 朱萊斯（BelaJulesz）設計出了隨機點立體圖（random-dot stereogram，RDS），圖1-2-4所示為隨機點立體圖的構造原理示意圖。朱萊斯提出只要左右眼圖像有視差，就能產生深度感，也就是立體視覺。這說明，立體視覺產生于識別之前。他們的結論啟發了麻省理工學院人工智能實驗室的大衛 馬爾（David Marr）等，他們提出可以利用不同機位的攝像機獲得兩個有視差的圖像，測量對應點之間的視差就可以恢復物體和景物的深度，從而重建并識別圖像中的物體，實現視覺系統的功能。馬爾依此建立了他的三維（three-dimensional，3D）重建的計算機視覺理論。其編寫的于1982年出版的《視覺》（Vision）一書風靡學術界，不但影響了計算機視覺研究領域，也影響了神經生理學、神經心理學等有關學科，復雜的視覺過程變成了可以用計算機處理的信息加工過程，標志著視覺研究進入了一個新的信息加工時代，成為一門獨立學科。 之后又有學者提出馬爾的計算機視覺理論和視覺重建缺乏目的性與主動性，其他主動視覺和應用視覺的理論開始出現。不少學者認為視覺要有目的性和主動性，在很多應用中不需要嚴格的三維重建，因此，該方向的研究較長時間沒有取得實質性的進展。20世紀90年代初，由于
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