A-Eye 可以看到数百万种颜色以实现更好的自动化

东北大学的研究人员开发了一种设备，可以使用新的人工智能技术识别“数百万种颜色”。 “在自动化领域，形状和颜色是机器识别物体最常用的项目，”卡尔说。

突破是双重的。研究人员能够设计出具有特殊量子特性的二维材料，当将其内置到用于让光进入机器的光学窗口中时，可以以“非常高的精度”处理丰富多样的颜色——这是该领域从业者还没有做到的之前能够实现。

此外，A-Eye 能够“准确识别和再现‘看到的’颜色，与原始光谱零偏差”，这还要归功于由助理 Sarah Ostadabbas 领导的人工智能研究团队开发的机器学习算法东北大学电气与计算机工程系教授。该项目是东北大学量子材料和增强认知实验室之间独特合作的结果。

机器通常通过使用传统的 RGB（红、绿、蓝）滤镜将颜色分解为其组成部分来识别颜色，然后使用该信息从本质上猜测并再现原始颜色。当您将数码相机对准彩色物体并拍照时，该物体发出的光会流经一组探测器，探测器前面带有滤光片，可将光区分为 RGB 原色。

您可以将这些滤色器视为漏斗，将视觉信息或数据引导到单独的盒子中，然后将“人造数字分配给自然颜色”，卡尔说。

“因此，如果你只是将其分解为三个组成部分（红、绿、蓝），就会存在一些限制，”卡尔说。

Kar 和他的团队没有使用滤镜，而是使用了由独特的二维材料制成的“透射窗”。

“我们正在让机器以一种非常不同的方式识别颜色，”卡尔说。 “当彩色光出现在探测器上时，我们不是将其分解为主要的红色、绿色和蓝色成分，而是使用整个光谱信息，而不是仅仅寻找这些成分。最重要的是，我们正在使用一些技术来修改和编码它们，并以不同的方式存储它们。因此，它为我们提供了一组数字，帮助我们比传统方式更独特地识别原始颜色。”

今日材料 – 使用激子 2D 材料和机器学习进行无色散高精度颜色识别

摘要
色散被认为是分析宽带光所需的基本步骤。人眼对颜色的识别、相机的数字再现或光谱仪的详细分析都利用了色散；它也是颜色检测和机器视觉的固有组成部分。在这里，我们提出了一种设备（称为人工眼或 A-Eye），可以准确识别和再现测试的颜色，而不会产生任何光谱色散。相反，A-Eye 使用 N = 3–12 个透射窗口，每个窗口都具有独特的光谱特征，这些特征源自二维过渡金属二硫化物的宽带透射率和激子峰值特征。彩色光穿过（并被修改）这些窗口并入射到单个光电探测器上，产生不同的光电流，这些光电流被用来创建 2 种“可见”颜色和 1337 万种合成“看不见”颜色的参考数据库（训练集）。通过“查看”这些窗口修改的测试颜色，A-Eye 可以使用 k-NN 算法准确地识别和再现“看到的”颜色，与原始光谱的偏差为零，以及“看不见的”颜色，中值偏差仅为 ∼0.55% 。 A-Eye 可以通过将任何正确的猜测添加到其训练数据库中来不断改进颜色估计。 A-Eye 准确的颜色识别消除了颜色分散是颜色识别先决条件的观念，并为通过降低工程复杂性的机器进行超可靠的颜色识别铺平了道路。