在低能见度环境下实现安全视觉识别的技术正受到自动驾驶、航空和智能交通等领域的日益关注。浓雾仍然是高速公路、山区道路和机场跑道上的一大挑战，基于视觉的识别系统在这些地方经常出现故障。

传统的可见光摄像头、激光雷达和热红外（IR）传感器在散射条件下信噪比（SNR）会急剧下降，导致物体和行人检测不可靠。为了克服这些挑战，研究人员正在寻求能够在实际条件下稳定运行且噪声较低的近红外（NIR）传感器。

图片来源： KIST

据外媒报道，由量子技术中心（Center for Quantum Technology）的Min-Chul Park博士领导的研究团队，与高丽大学（Korea University）的Jae Won Shim教授以及东国大学（Dongguk University）的Jea Woong Jo教授和Sae Youn Lee教授合作，开发出了一种高灵敏度有机光电探测器（OPD），即使在光散射环境下也能保持超低噪声性能。相关研究论文发表在期刊《Advanced Materials》。

该团队成功重建了模拟雾霾条件下的透射图像，并定量验证了传感器的性能。

这项研究引人注目，因为它首次在逼真的雾霾环境中进行了基于硬件的能见度增强系统的实验演示——此前，该团队曾开发了基于人工智能的软件除雾技术，并荣获CES 2025创新奖。

基于这一成果，该团队正在推进一种用于能见度增强的软硬件集成解决方案，目标是应用于自动驾驶、智能交通基础设施和无人机监控等领域。

该光探测器的核心创新在于团队开发的自组装单层电子阻挡层3PAFCN。

该阻挡层具有较深的HOMO能级和较高的表面能，能够有效抑制暗电流并减少界面电荷陷阱，从而提升器件的稳定性和响应速度。

通过这一结构创新，该光探测器实现了2.18 fA的低噪声电流，并拥有同类近红外光探测器中最高的探测率，超越了商用硅基光电探测器的性能，展现出强大的商业化潜力。

该团队还构建了一个模拟真实雾天的实验室环境，并使用新型OPD进行了单像素成像实验。即使在可见光谱传感器无法探测目标的弱光条件下，OPD也能成功捕获光信号并重建物体形状。

此次实验验证证明了OPD作为低能见度交通或安全场景下高可靠性传感器的潜力。

韩国科学技术研究院（KIST）的Min-Chul Park博士表示：“这款超低噪声有机光传感器即使在浓雾中也能精确检测障碍物，非常适合自动驾驶、医学成像和安全领域的视觉辅助系统。它兼容柔性基板，功耗低，因此可以部署在各种平台上，从车辆外部和道路基础设施到无人机和智能交通系统，从而突破了传统传感器的局限性。”