人类的感官能够感知来自复杂环境的大量刺激并作出反应。在所感知的外界刺激中,80%为通过视觉系统获取的光信息,并且视觉系统还可以将感知与记忆学习过程平行处理以识别和处理外界环境信息,这极大地促进了人们利用电子设备实现的仿生视觉系统的发展。基于冯·诺依曼架构的计算系统,由于能够快速存储大量数据而被广泛应用于人工智能领域。然而,处理器与内存的分离限制了计算处理的速度。同时,现有的计算构架无法像生物视觉系统那样学习或处理复杂的信号。在近年来开发的忆阻器中,数据的处理和存储是并行的,模拟了人脑的信号传输和信息处理功能。因此,基于忆阻器的人工视觉系统,因具有执行复杂任务如图像识别、目标检测、学习和记忆的潜力,在人工智能和仿生学领域受到广泛关注。已报道的集成了三端突触晶体管和光传感器的仿生视觉系统,因其读写分离的优势实现了无损读取数据。但是,由于晶体管有三个端口,导致制备工艺及其集成电路设计较为复杂。而且,所集成的仿生视觉系统需要外部电源驱动,无法实现在全光控下的突触权值更新。因此,在本论文中,我们设计了一种自供电的全光控人工视觉反射弧系统,在光照下既可模拟突触的基本功能,又能够在神经网络训练中获得高分类精度。首先,为了实现人工视觉系统对于光信号的识别和记忆功能,将单晶硅太阳电池、忆阻器和数字万用表连接组成人工视觉系统,用以模拟人眼对光信号的识别和记忆功能。光照射太阳电池输出的电功率也被用来驱动系统,实现了自供电的视觉信号处理。然而,太阳电池输出电压会有不稳定性,需要高稳定性忆阻器件来增强测试的稳定性。为此我们制备了以Ta2O5作为介质层且具有高、低两个电阻态的数字型Ag/Si O2/Ta2O5/Pt忆阻器件,测试了该器件对于不同光信号的区分和记忆能力,验证了所构建系统的可行性。其次,探究了视觉仿生系统对于突触功能的模拟。在所构建的人工视觉系统中,接入了自制的环形振荡器,将太阳电池在光照下产生的直流电压信号转变为脉冲信号,以模拟神经传输中的神经脉冲信号。制备了具有多值电导态的模拟型Pt/Ta2O5/W两端器件作为人工突触连接在系统中。人工视觉系统不但模拟了突触的基本功能,而且实现了对光波长和光强度信号的区分,验证了系统的视觉仿真可靠性。最后,制备了性能更优的忆阻器,优化了视觉仿生系统对突触功能的模拟。基于电致变色原理,以WO3薄膜作为导电通道,制备了两端W/Li+/WO3/W器件。实验研究表明,优化后的视觉系统不仅能够模拟神经形态的功能,而且在持续光照射下,突触后电流的长时程增强（LTP）/长时程抑制（LDP）的循环过程具有优异的稳定性。同时,以器件连续变化的电导值作为突触权重映射到神经网络中进行训练,获得了较高的分类精度。最后,通过连接人工肌肉模拟了运动输出,构建了多功能的人工视觉反射弧系统。