SNU CBE

Materials, design, and fabrication of curved image sensors for bio-inspired, AI-friendly vision systems

2026 · International Journal of Extreme Manufacturing

저자

Hyeonseung Choi, Ji‐Eun Yeo, Sehui Chang, Changsoon Choi, Young Min Song, 김대형 (Dae‐Hyeong Kim)

연구주제

Advanced optical system design

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 비전/생산자동화기술)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

인공 시각 시스템 곡면 이미지 센서 어레이 로봇 비전

키워드 (OpenAlex)

robot vision mobile robots CMOS image sensor materials engineering

초록

Abstract Robotic vision serves as a crucial sensing modality in perception for artificial intelligence (AI), enabling mobile robots to recognize their environments with human-level intelligence. However, conventional complementary metal–oxide–semiconductor (CMOS) image sensors are not ideal for mobile robotic vision, because their planar form factor necessitates bulky and heavy optical assemblies and power- and time-intensive corrective computations. Bio-inspired vision systems, enabled by the advent of curved image sensors, provide optimal solutions for mobile robotics, enabling AI-friendly imaging functionalities without compromising mobility. In this review, we summarize recent advances in bio-inspired vision systems, with a special focus on curved image sensors and their biologically motivated implementations in robotic vision systems. We first introduce fabrication strategies for cu…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음

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교수 1

김대형

키워드 3

곡면 이미지 센서 어레이 · 인공 시각 시스템 · 로봇 비전