有机光电与神经形态传感交叉，为电力设备智能感知开辟全新技术路线。本研究突破传统有机日盲探测器性能瓶颈，把光探测、信息存储、原位计算集成到单器件，摆脱后端复杂硬件算力依赖，非常适合高压现场复杂光照背景下的故障检测场景。

本文完整还原论文全部核心实验结论、定量性能参数、器件物理机制、阵列成像测试、放电信号分类预警仿真结果。面向有机光电器件、神经形态芯片、紫外探测、电力传感方向科研人员，可直接参考器件工艺参数、性能对标、突触行为测试方案、视觉自适应阵列验证方法。

摘要

低成本、高效率的电晕放电检测对于高压输电安全运行至关重要，但当前用于电晕监测的日盲紫外光电探测器存在灵敏度不足、稳定性差、抗干扰能力弱等问题。作者团队通过低成本溶液剪切工艺制备出一种高灵敏度自适应有机神经形态日盲紫外传感器。该器件探测下限可达 60 nW・cm⁻²；关键性能指标：光敏度 1.1×10⁷，光响应度 4.6×10⁷ A・W⁻¹，比探测率 2.9×10¹⁸ Jones，外量子效率 2.2×10⁸ %，上述性能均优于已报道的日盲紫外探测器。该传感器具备优异的日盲光谱选择性，光响应时间 25 ms，储存一年后仍保持良好稳定性。依托传感‑存储‑计算一体化神经形态机制，器件可实现可靠的暗适应 / 明适应探测；在 2 s 内完成快速图案识别，模拟识别准确率可达 100 %。实际电晕放电仿真测试证实该传感器抗干扰性能优异，可实现信号精准分类与可靠早期预警。该工作为面向智能电力系统的自适应有机神经形态日盲紫外传感器提供可行的概念验证。

引言

日盲紫外探测在军用、民用领域均受到广泛关注，应用场景包括导弹告警与跟踪、电晕放电监测、火灾预警探测、日盲加密通信等。其中，电晕放电是高压电力设备上不可避免的电气现象，会对电网安全稳定运行构成严重威胁。电晕放电不仅会加速绝缘材料老化降解，还会诱发火灾隐患与电磁干扰，造成巨大经济损失，甚至引发灾难性停电事故。因此，电晕放电的精准、实时、早期检测，对于保障电力系统可靠运行、降低运维成本至关重要。

传统电晕检测手段依赖电参数、电磁辐射以及声学传感，易受环境噪声等外界干扰，容易产生误报，无法实现高效、可靠的实时检测。为此，日盲紫外探测器凭借抗干扰、特异性强、非接触测量的固有优势，成为优选方案。它可以直接捕获电晕放电伴随的日盲紫外信号，高效输出精准预警信息，以此规避设备损坏、电气火灾等恶性事故。

目前用于电晕检测的日盲光电探测器主要分为无机器件与有机器件两大类。以氧化镓、碳化硅、铝镓氮等宽禁带半导体为代表的无机探测器载流子迁移率高、热稳定性优秀、响应速度快。但无机器件制备成本高，需要高温、高压、超高真空等复杂工艺，严重阻碍实际落地应用。与之对比，有机半导体凭借低成本、溶液可加工、可大面积制备、质量轻等优势受到越来越多关注，为高性能日盲紫外探测器开发奠定基础。但绝大多数已报道有机器件光敏度低、抗干扰能力弱、稳定性差；探测率、响应度、开关比等关键性能指标尚不能满足高精度电晕检测的实际需求，限制了其在实际场景中的竞争力。

为解决有机日盲光电探测器现存短板，开发面向高效电晕检测的高性能器件，作者团队利用低成本溶液剪切法制备超高灵敏度有机光电晶体管。该溶液加工策略既保留有机材料低成本、可规模化的优势，还可以精准调控薄膜形貌与分子堆积，这是优化光电器件光电性能的关键。制备得到的有机光电晶体管对日盲波段具备超高灵敏度，探测下限低至 60 nW・cm⁻²；同时拥有高光敏度、高光响应度、高比探测率、高外量子效率，在 255 nm 处具备优异光谱选择性，性能超过已报道各类日盲光电探测器。器件响应速度 25 ms，储存一年之后依旧保持优异光电性能，具备很高实用价值。除此之外，该器件可以作为光子突触晶体管，实现传感‑存储‑计算一体化。器件的暗适应、明适应能力有效拓宽不同光照条件下的传感范围，为先进机器视觉技术提供新路径。作者团队利用器件优秀的信息处理能力，将器件集成到电晕放电监测系统开展仿真测试验证实际应用价值。结果表明，即便在强烈背景干扰条件下，传感器依旧可以高信噪比、高准确度识别微弱电晕信号。本研究为高压输电设备电晕放电监测提供一套高效高性能解决方案，有力推动有机光电子技术在电力设备安全巡检领域的应用。

结果与分析

场景构建与材料表征

基于高压输电设备放电产生的深紫外发射特征，作者团队开发深紫外光电晶体管，器件通过将光信号转换为电信号实现高压放电监测与故障预警（图 1a）。作者团队选用 BTBTT8‑syn 作为有源层材料，该材料在 200‑280 nm 深紫外区间具备强吸收，吸收主峰位于 255 nm，详见官网补充图 1。作者团队采用溶液剪切工艺制备 BTBTT8‑syn 薄膜，系统研究衬底温度、刮涂速度对半导体薄膜结晶性的影响。

图1：BTBTT8‑syn 光电晶体管的表征与电学性能

衬底温度 30 ℃、35 ℃条件制备薄膜呈现岛状生长，晶粒孤立不均，晶界数量多，存在大量针孔，所有这些因素都会严重阻碍电荷输运，详见官网补充图 2。温度升高至 45 ℃、50 ℃会扰乱结晶调控：50 ℃搭配低剪切速度时，相分离过度、结晶过度，产生无序畴区；剪切速度提升后均匀性改善，但结晶度大幅下降，薄膜趋向非晶状态。值得注意的是，衬底温度设置为 40 ℃时，可以得到结晶度高、分子取向良好、均匀性优异的薄膜（图 1b）。

刮涂速度 0.005 mm・s⁻¹ 条件下，半导体晶体沿着刮涂方向定向生长，形成连续多层多晶薄膜；0°、45° 偏振光学显微镜观测没有明显差异，证实薄膜多晶属性；选区电子衍射同样佐证多晶结构（图 1b 上方右侧子图、官网补充图 3a‑c）。刮涂速度提升至 0.01 mm・s⁻¹，得到连续树枝状单晶薄膜，偏振光学显微镜下可观察到明显消光现象；选区电子衍射出现对应 (110)、(200)、(3‑10)、(2‑20) 晶面衍射斑点，证明单晶结构（图 1b 上中右侧子图、官网补充图 3d‑f）。刮涂速度进一步提高，溶剂挥发过快，薄膜成核不受控，薄膜出现不连续、裂纹、晶畴稀疏等问题（图 1b 中下、底部子图，官网补充图 3g‑l）。X 射线衍射（图 1c）与掠入射广角 X 射线散射表征（官网补充图 4）结果和形貌观测规律一致：薄膜结晶度随刮涂速度升高逐步下降；刮涂速度达到 0.05 mm・s⁻¹、0.1 mm・s⁻¹ 时结晶信号微弱，几乎观测不到明显衍射峰。

有机薄膜器件电学与光学性能

作者团队系统表征不同衬底温度、不同刮涂速度制备器件的电荷输运特性。各个器件的转移曲线、输出曲线详见官网补充图 5、补充图 6。器件迁移率同时受衬底温度与刮涂速度共同影响（图 1d）：温度升高迁移率先上升，40 ℃搭配低刮涂速度时迁移率达到最大值 2.22 cm²・V⁻¹・s⁻¹；温度继续升高迁移率下降。过高刮涂速度会破坏分子有序排列；衬底温度过高引入缺陷；二者共同决定薄膜电荷输运性能。因此作者团队重点研究衬底温度 40 ℃条件下的器件特性（图 1e）。结果表明，衬底温度维持 40 ℃时，载流子迁移率、开关比都会随刮涂速度增加而降低，该现象来源于薄膜形成的不同晶畴结构。作者团队在真空环境下对全部器件开展 300 K‑100 K 变温测试，厘清电荷输运机制（官网补充图 7），所有器件电荷输运均遵循热激活模式。依据对应公式计算并分析激活能 Eₐ，结果显示 0.005 mm・s⁻¹ 刮涂速度制备器件激活能最低，数值为 22.7 meV。这代表该器件界面能量无序程度更低，有利于载流子输运。

依托器件优异电荷输运性能以及 BTBTT8‑syn 在 255 nm 特征吸收，作者团队继续研究不同刮涂速度器件的光响应性能。四款有机光电晶体管均可对弱光产生响应；255 nm 光照条件下，光照强度低至 60 nW・cm⁻² 依旧可以观测到转移曲线正向偏移（官网补充图 8）。为获取更精准光学参数，补充图 9 汇总噪声电流曲线。后续统计分析表明，光电性能会随刮涂速度降低得到提升（官网补充图 10）。0.005 mm・s⁻¹ 制备器件获得最优性能：光敏度 1.1×10⁷，光响应度 4.6×10⁷ A・W⁻¹，比探测率 2.9×10¹⁹ Jones，外量子效率 2.2×10⁸ %，线性动态范围 138.5 dB。器件实现极弱光探测，综合性能处于已报道日盲紫外探测器领先水平（图 2a‑c，官网补充表 1‑6）。

图2：BTBTT8‑syn 光电晶体管的光学性能

作者团队采用变温光致发光光谱，研究不同刮涂速度制备的 BTBTT8‑syn 薄膜界面的激子解离动力学特性。结果表明，0.005 mm・s⁻¹ 制备薄膜激子结合能低至 48.1 meV，为该界面具备优异光电性能提供有力支撑。与之相反，更高刮涂速度制备的薄膜厚度过薄，无法得到清晰可辨的光谱信号，这进一步印证不同界面薄膜之间的光电性能差异（官网补充图 11）。

接下来作者团队对该光电探测器的光谱选择性开展系统表征。尽管 BTBTT8‑syn 材料本身可以吸收 365 nm 紫外光，但器件在 365 nm 几乎没有光响应；想要产生可检测电信号，需要极高光功率密度，该条件下光敏度、光响应度、比探测率分别为 2.1×10⁵、3.2×10³ A・W⁻¹、4.1×10¹² Jones（官网补充图 12）。这些性能指标相较于 255 nm 日盲光照条件的结果低 2‑6 个数量级。I‑t 瞬态对比测试（图 2d）进一步验证器件优秀波长分辨能力：仅 5 μW・cm⁻² 的 255 nm 弱光就可以输出稳定可分辨光电流；而高达 50 mW・cm⁻² 的 365 nm 强光仅产生微弱电输出。为揭示两种波长下光响应行为巨大差异背后的载流子动力学根源，作者团队开展依赖激发光的飞秒瞬态吸收光谱测试（图 2e、官网补充图 13a‑b）。提取探测波长 385 nm 处的基态漂白信号，以此评估光生载流子寿命。如补充图 13c、d 所示，基态漂白信号时间轨迹可以采用三项指数函数进行良好拟合，得到的时间常数罗列在官网补充表 7。提取得到的快时间常数 τ₁、τ₂对应自由载流子，慢时间常数 τ₃对应俘获载流子。255 nm 激发得到的基态漂白信号对应的载流子寿命，长于 365 nm 光照激发下提取的对应时间常数（官网补充图 13c‑d、补充表 7）。该光谱证据明确证实，BTBTT8‑syn 本征上更倾向于对 255 nm 日盲紫外产生高效光响应。综合以上结果，该器件可以高光谱特异性精准识别 255 nm 光信号，同时有效抑制来自 365 nm 长波紫外的干扰响应。

作者团队开展有机光电晶体管器件稳定性系统研究：器件储存一年之后，光电性能仅发生小幅衰减，关键指标整体维持高水平（官网补充图 14）。同时，器件受到 25 ms 光脉冲照射时光电流会出现瞬时急剧抬升，完整恢复时间长达 400 s（官网补充图 15a），该现象来源于界面陷阱效应，为后续开展突触模拟功能研究打下坚实物理基础。为系统表征器件动态光响应，作者团队在三种不同光强条件下开展周期性 I‑t 测试（官网补充图 15b‑d）。每一组测试连续施加 5 次 25 ms 光脉冲，相邻脉冲之间暗态间隔 20 s，完整捕捉脉冲光照时光电流快速上升，以及暗态环境下完整的缓慢衰减全过程。

存储与突触特性

有趣的是，该器件还可以实现传感‑存储‑计算一体化功能。具体来说，器件感知微弱光信号之后，可以通过电编程、光擦除实现电荷存储，最终实现和生物突触功能类似的神经形态计算。这为基于日盲紫外探测器的机器视觉带来更加广阔的应用前景。图 3a 与官网补充图 16 展示不同刮涂速度器件的电编程‑光擦除行为。测试结果表明，在完全相同测试条件下，只有 0.005 mm・s⁻¹ 条件制备的器件具备显著存储能力，存储窗口可达 91.58 V，电荷存储密度 5.73×10¹² cm⁻²（图 3a）。即便保持时间超过 50000 s，器件依旧可以维持 10⁴的电流比值（官网补充图 17）；经过 4000 s 的编程‑读取‑擦除‑读取循环之后，器件电流比值仍然可以保留 10²（图 3b，官网补充图 18），由此证明器件优异的电荷存储能力与循环稳定性。

图3：BTBTT8‑syn 光电晶体管的存储与突触特性

器件可逆光电存储性能来源于二氧化硅介质层内部本征缺陷介导的电荷俘获。已有大量文献证实二氧化硅内部存在多种本征缺陷，例如氧空位与间隙氧原子。在本项工作中，电子顺磁共振测试直接证实二氧化硅薄膜内部存在氧空位缺陷（官网补充图 19）。除此之外，基于亚阈值摆幅开展定量分析，得到界面陷阱密度高达 1.2×10¹³ cm⁻²・eV⁻¹，有力证明介质‑半导体界面存在大量电荷俘获位点。对于这套由二氧化硅与 BTBTT8‑syn 组成的刮涂异质结器件，负栅压驱动 BTBTT8‑syn 沟道内部的空穴注入二氧化硅缺陷能级，并被永久束缚。沟道载流子耗尽，转移特性曲线向负电压方向偏移，该过程对应电编程。当使用 255 nm 日盲紫外光照射，BTBTT8‑syn 有源层吸收入射光子，产生大量光生载流子。生成的光生电子注入二氧化硅介质，中和已经被预先俘获的空穴，实现被存储电荷逐步脱阱释放。最终转移曲线恢复至初始状态，完成光擦除。

依托这套独特可逆光电存储机制，作者团队进一步探究该器件面向生物视觉信息处理开展仿生突触模拟的可行性。在生物计算系统中，突触是负责信息处理的基本单元，依靠神经递质的释放与接收实现信号传递。基于此，作者团队针对性能最优的 0.005 mm・s⁻¹ 器件开展一系列突触行为测试，旨在让机器视觉实现类生物的视觉功能（图 3c）。测试结果显示，随着光照强度、光脉冲持续时长、光脉冲数量增加，器件兴奋性突触后电流的峰值会逐步增大（图 3d‑f）。随后作者团队对器件开展从短期记忆过渡到长期记忆的学习‑遗忘‑再学习测试，发现器件具备优秀的再学习能力（官网补充图 20）。作者团队进一步开展循环测试，施加连续 10 组长时程增强 / 长时程抑制脉冲循环；每一组长时程增强‑长时程抑制循环的连续电导变化曲线，包含 50 次用于增强的连续光脉冲，以及 50 次用于抑制的电脉冲。结果证明器件具备稳定的增强、抑制行为（图 3g）。

探测器阵列的暗适应与明适应

在电晕放电监测系统中，即便是光照条件复杂多变，探测器也需要可以精准识别不同强度的电晕信号，这对机器视觉系统提出了更高的要求。和人工探测器不同，人眼感光细胞拥有独特的自适应特性，让人类可以在不同光照环境下感知、识别各类物体，实现从弱光到强光环境的动态调节。视网膜感光细胞内的视杆细胞负责弱光条件下信息采集；视锥细胞可以捕捉强光条件下的视觉信息。两类细胞之间的切换，使人眼实现暗适应与明适应。该调控机制可以通过韦伯定律进一步解释，公式为 ΔL = k × L。式中 ΔL代表感知到的变化量，L代表参考刺激，k为固定常数。

当背景光强L升高（降低），视网膜视觉阈值 ΔL 随之升高（降低），而视网膜灵敏度（1/ΔL）随之降低（升高）。

换而言之，当人类从明亮环境进入昏暗环境，视网膜灵敏度会逐步提升，完成暗适应，人眼从几乎看不见物体过渡到可以清晰感知物体。与之相反，明适应是暗适应的逆过程：当环境光强由低变高，视网膜灵敏度下降，让人可以逐步看清强光环境下的物体。

图4：光电晶体管阵列的暗适应与明适应

将该视觉自适应功能应用于机器视觉，会极大提升放电识别的灵敏度与准确度，让探测器在环境光强不断变化的条件下稳定运行。考虑到视觉自适应功能巨大的实际应用价值，作者团队测试器件在不同光照强度下的自适应性能。首先对器件开展光强依赖特性测试。图 4a 展示 V_DS=-60 V 条件下，器件在不同入射光功率密度 P_in（60 nW・cm⁻² 至 84 μW・cm⁻²，波长 255 nm）下测得的转移特性曲线。器件阈值电压会随着光照强度增大发生正向偏移。类比生物视网膜的视觉阈值，作者团队定义 I_DS= 4 I_dark作为可探测光电流阈值，I_dark代表暗态条件下的漏极电流。随着 V_GS增大，电流的变化符合韦伯定律。作者团队进一步定义光电流 I_ph= I_illumination− I_dark，I_illumination代表光照条件下的漏源电流。图 4b 展示正栅压（V_GS=10 V）条件下，P_in与 I_ph呈现线性正相关关系。幂律指数 α=1.0，代表该工况下光电导效应占据主导，光生载流子数量几乎和入射光子通量成正比。随着栅压降低，P_in与I_ph的关系逐步转变为亚线性；V_GS=-60 V 时 α=0.1，说明此时由陷阱态带来的光栅控效应占据主导。栅压通过对半导体沟道内部电场分布进行调制，实现从光电导效应（正栅压）向光栅控效应（负栅压）的转变。

之后作者团队使用公式S_ph = I_ph/ I_dark 计算光敏度S_ph。分析不同栅压下 P_in 与S_ph之间的函数关系可以发现：正栅压条件下器件表现出类似视杆细胞的高光敏度特征；负栅压条件下器件表现出类似视锥细胞的低光敏度特征（图 4c）。为更直观展示器件自适应特性，作者团队提取S_ph=3 条件下对应的栅压与P_in数值。半对数模型的斜率等于 10，证实 P_in对栅压拥有很高的调节灵敏度，能够实现对弱光信号的快速调制（官网补充图 21）。除此之外，作者团队提取 S_ph=3 时不同P_in对应的阈值 I_DS，发现其变化趋势依旧符合韦伯定律，斜率为 1.4×10⁻⁴（图 4d）。由此，通过调节P_in以及栅电压，器件可以实现和生物视网膜视杆‑视锥细胞之间相类似的功能切换。

为更加全面地表征探测器的自适应能力，作者团队进一步开展器件时间依赖特性测试。不同栅压、不同 P_in对应完全不同的激发或者抑制特征曲线。为定量对比电流激发效应或者抑制效应的强弱程度，作者团队定义不同栅压条件下器件的电流变化率 CCR，定义公式如下：

CCR = I_DS‑60s / I_DS‑0s， （1）

式中 I_DS‑0s 代表初始漏极电流数值，I_DS‑60s代表 60 s 时刻的漏极电流数值。弱光照射条件下，施加正栅压会产生激发特性，I_DS 会随时间增大。在弱光强度分别为 0.6 μW・cm⁻²（V_GS=10 V）、3 μW・cm⁻²（V_GS=6 V）以及 6 μW・cm⁻²（V_GS=3 V）条件下，CCR 取值分别为 333、40、11。与之相反，强光照射条件下，施加负栅压会带来抑制特性，I_DS 会随时间不断下降。在高光强分别为 24 μW・cm⁻²（V_GS=-20 V）、42 μW・cm⁻²（V_GS=-40 V）、84 μW・cm⁻²（V_GS=-60 V）条件下，CCR 取值分别为 0.72、0.71、0.67（图 4e）。

基于光电晶体管光强依赖、时间依赖特性，作者团队利用 8×8 晶体管阵列感知数字 “6” 图案，仿真人眼视网膜的暗适应与明适应过程。开展阵列暗适应测试时，作者团队给全部器件施加 6 V 栅压。其中对应数字 6 图案的 20 个器件暴露在 6 μW・cm⁻² 弱光照射之下；其余 44 个器件承受 3 μW・cm⁻² 的微弱背景光照。依据各个器件 I_DS 数值（官网补充图 22、23 展示详细测试方法与结果），即可将弱光环境不同时间点感知到的数字 6 进行可视化呈现（图 4f）。为定量评估图像质量，作者团队依据数字 6 内外两类像素灰度值 G 的差值，使用下式计算图像对比度 C：

C = G^*_illumination − G^*_dark ， （2）

式中 G^*_illumination代表 20 个受光照射器件的平均灰度值；G^*_dark代表 44 个处于微弱背景条件下器件的平均灰度值。为维持生物视觉系统内部的神经稳定性，即便光强在很宽范围内变化，神经节细胞的输出依旧会维持在固定区间。因此，为保证视场内视觉感知的一致性，作者团队提取每一个像素在 10 s 时长内的动态变化，定义 I_DS=1 μA 对应灰度 0，I_DS=3 μA 对应灰度 255。在测试刚开始的时候，光照相对偏弱，光电流数值低，图案对比度为零，无法识别数字 6。随着视觉自适应效应，图像对比度逐步上升，2 s 时为 136，7 s 时为 227，10 s 时达到 249。该对比度提升现象和视网膜暗适应相类似。与之类似，开展明适应测试时，对全部器件施加‑40 V 栅压；对应数字 6 图案的 20 个器件接受 84 μW・cm⁻² 强光照射；其余 44 个器件承受 36 μW・cm⁻² 明亮背景光照。图 4g 展示由I_DS数据提取得到，强光条件下不同时间点感知的数字6图案（官网补充图 24）。本项测试定义 I_DS=50 μA 对应灰度 0，I_DS=90 μA 对应灰度 255。受强光照射的 20 个器件发生饱和，G 值恒定维持 255；图案对比度依次升高，2 s 时 129，7 s 时 199，10 s 时 221。数字 6 从一开始光线过强而无法分辨，逐步转变为视觉观感舒适的图像。该明适应现象和视网膜的明适应行为类似，进一步证实器件即便在强光条件下，依旧具备图像亮度调节能力。

为定量评估不同条件下视觉自适应带来的图像识别能力，作者团队采用光学字符识别模型，分别识别弱背景光、强背景光下的数字图像。图 4h、i 上方子图分别展示暗适应、明适应过程中，图像经过归一化（灰度转换、二值化、去噪等）处理的仿真示意图，可以看到图像对比度会随时间不断升高。暗适应条件下识别率从 2 s 时 8.3 % 提升至 10 s 时 100 %（图 4h）；明适应条件识别率从 2 s 时 9.1 % 提升至 10 s 时 100 %（图 4i）。得益于器件优异的视觉自适应能力，图像获得很高识别准确率，这为机器视觉在复杂实际场景中实现稳定、精准的目标识别打下坚实基础。当该器件被用于高压放电检测时，无论漆黑夜晚还是明亮白昼，都可以对放电开展精准深紫外探测。针对背景光照条件不断变化的检测场景，器件具备良好的环境适应能力与抗干扰能力，为复杂工况下高压设备放电故障实时监测提供可靠技术支撑。

高压放电分类与预警

为验证有机日盲紫外探测器在高压放电监测场景的实际应用可行性，作者团队搭建对应的理论分析模型，并基于该模型完成放电检测信号的精准分类与早期预警。高压输电设备内容易发生放电的部件主要分为六类：导线、均压环、悬垂线夹、屏蔽环、绝缘子、间隔棒（图 5a）。除此之外，依据放电行为的时域特征，典型电晕放电可以划分成间歇放电、连续放电两种类型。有机日盲紫外探测器借助光电转换效应，把电晕放电的深紫外波段辐射信号转换为可采集的电流信号。因此，作者团队综合放电形式、电晕深紫外光强、背景光干扰多重影响因素，将检测信号划分成 16 个类别（官网补充图 25）。作者团队基于器件实时采集的电信号，搭建完整实验数据集，覆盖 16 种互不相同的电晕放电特征波形。传感器在 425 nm、515 nm、690 nm 可见光照射下，几乎不会产生光电流，该现象佐证器件优秀的抗干扰能力以及针对 255 nm 的选择性探测性能。采集得到的放电信号可以划分成三大代表性类别：包含连续 3 个脉冲的短间隔脉冲放电（第 2‑6 类）、包含 5 个连续脉冲的长间隔脉冲放电（第 7‑11 类）、持续 500 ms 的稳态放电（第 12‑16 类）。和这些放电模式分别对应的激发光强为 0.06 μW・cm⁻²、0.19 μW・cm⁻²、1.4 μW・cm⁻²、2.3 μW・cm⁻²、4.5 μW・cm⁻²。器件输出光电流会随着入射辐照强度单调上升（图 5b），为后续分类任务提供可区分的特征信息。

图5：用于电晕放电早期预警的高压放电检测系统

为验证神经形态传感器本身具备的信号预处理优势，作者团队搭建紧凑的三层全连接感知机，作为轻量化分类的核心框架，网络架构如图 5c 所示。该模型采用 2 个神经元的输入层，接收传感器直接捕获的二维信号特征；不存在自注意力模块与残差结构，依靠两层带激活的全连接层完成高效特征变换，实现 16 种放电信号模式的分类。作者团队划分数据集：每一类样本取前 6000 份用于模型训练，剩下样本用于测试。经过充分迭代优化，单类别分类准确率稳定高于 80 %（图 5d，官网补充图 26a），总体平均分类准确率达到 95.5 %（官网补充图 26b）。以上结果充分证明，该传感器可以独立提取微弱电晕放电特征，抑制环境噪声，在放电监测任务中表现出突出的原生信号预处理效率。在此基础之上，面向实际高压放电早期预警应用，作者团队进一步搭建融合自注意力模块与残差模块的注意力增强多层感知机；详细网络配置如图 5e 所示。这套复杂网络仅仅作为工程辅助方案，用来提升系统稳定性；轻量化感知机已经实现很高分类精度，说明可靠的放电识别，从根本上来源于本神经形态传感器自身优异的信号输出质量。该模型依靠双层线性变换、可学习位置编码完成二维坐标特征的高维映射，提升空间可分辨能力；之后堆叠 12 个增强残差块，残差块内部包含多头自注意力与扩张‑压缩前馈网络，以此提取深度特征；最后通过归一化、降维、线性层输出 16 个类别的分类概率。该模型和上述简易模型使用完全同一套数据集。训练过程中，经过 91 轮迭代，分类准确率就达到 80 % 以上的较高水平（图 5f，官网补充图 27a），平均分类准确率达到 96.5 %（官网补充图 27b），充分证实网络优秀的深度特征学习能力。在实现精准分类的基础上，作者团队将 2.3 μW・cm⁻² 与 4.5 μW・cm⁻² 设定为预警光强阈值。因此，当数据被归类到第 5、6、10、11、15、16 类别时（官网补充图 28），系统就会自动输出告警信号，代表电晕放电程度较为严重，需要开展设备维护。

总结

作者团队报道一款超高灵敏度有机日盲紫外光电探测器，器件可实现低至 60 nW・cm⁻² 的可靠弱光探测，光敏度、光响应度、比探测率等弱光传感性能显著优于大量传统日盲器件。和传统器件仅完成简单信号转换、不具备数据处理能力不同，该器件创新性地把优异光电性能与片上信息存储、原位处理能力融为一体。器件本征暗‑明适应能力保障在工业实际常见光照波动复杂条件下动态响应稳定。模拟真实高压电晕放电场景的系统性仿真进一步证实器件对抗环境背景噪声鲁棒性强，可完成信号精准分类，实现早期故障预警。本工作为有机日盲紫外探测器在电晕放电监测方向实际落地建立扎实实验与理论基础，对于推动电力系统、智能电网低成本、柔性化智能监测技术发展具备重要意义。

来源：驭繁研科-Academic Research公众号

DOI:10.1038/s41467-026-77523-y