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    科技魔方

    基于超表面光學,科研人員發明鹽粒大小的相機

    AR/VR

    2022年08月12日

      近幾十年來,相機不斷小型化,使其能夠廣泛用于醫學成像、安全技術、智能手機、機器人和自動駕駛汽車。小一個數量級的相機還可以在微創醫學、納米機器人、可穿戴設備或 AR 和 VR 中實現許多新應用。不過,現有的小型相機方案受到基本的技術局限,比如透鏡體積難以縮小。

      一些無鏡頭相機設計通過振幅掩膜來替換光學元件,以縮小相機尺寸,缺點是空間分辨率有限,圖像采集時間長。

      而為了解決上述問題,近期普林斯頓和華盛頓大學組成的科研團隊研發出粗鹽粒大小的相機。其原理基于超表面人工光學材料,其特點是厚度小于波長,可靈活控制電磁波振幅、相位、極化方式、傳播模式。

      目前,這項實驗技術已經受到關鍵機構和科技巨頭關注,包括獲得美國國家科學基金會、美國國防部、UW Reality Lab支持,其中UW Reality Lab的資助方包括Futurewei(前身為華為在美國的研發團隊)、Meta、谷歌、亞馬遜等。

      細節方面,該方案將神經算法與納米結構集成。利用微型圓柱結構取代透鏡。偏振不敏感的納米光學成像方案,色域在400到700納米之間,成像范圍40°,最大光圈f2。

      在《自然》期刊中,科研人員發表了一篇名為“應用于高質量薄透鏡成像的神經納米光學方案”的論文,詳細闡釋了這款微型相機的原理和拍攝效果,并指出如果用數千個這樣的微型攝像頭組成陣列,則可實現全場景感知,為物理表面帶來成像功能。

      據了解,超表面技術可制造薄如發絲的微型透鏡(Metalens),應用于攝像頭、醫療器械、車載傳感器/雷達、AR/VR、全息顯示等場景。超表面工藝有望成為未來創新光學的基礎,就像晶體管縮小電子產品體積那樣,對于光學系統小型化具有重要意義。

      普林斯頓大學和華盛頓大學研發的微型相機模組附著了160萬個微型圓柱(大小相當于一個HIV病毒),其制作工藝接近計算機芯片。

      科研人員表示:微型相機可以集成處理器單元,其潛在應用場景如:微創內窺鏡、超小型醫療機器人,用于檢測人體內部健康、診斷和治療疾病。與以往的微型攝像頭技術相比,這項全新的超表面方案可捕捉的圖像更清晰、扭曲更少,效果相當于體積大50萬倍的傳統攝像頭組,支持全彩色捕捉。

      據科研人員稱,與機器學習算法結合后,其研發的微型攝像頭具有視場角大、成像質量高等優勢,效果超過現有的超表面相機方案。

      以往的微型相機效果vs最新的超表面微型相機,左邊的圖像拍攝范圍有限,圖像質量模糊、扭曲更少,效果相當于體積大50萬倍的傳統攝像頭組,支持全彩色捕捉。

      在這項研究中,超表面微型相機的關鍵創新在于將光學表面與信號處理算法集成,從而提升了相機在自然光條件中的表現。而以往的超表面相機方案,通常需要采用激光光源,在理想的實驗室環境中才能生成高質量圖像,在自然光環境的成像效果不佳。也就是說,這個全新的方案不僅縮小了相機傳感器的體積,還有望降低微型相機的成本和使用門檻。

      通常,傳統相機采用一系列玻璃或塑料材質的曲面透鏡,通過折射原理進行光學對焦。相比之下,超表面相機通過微型圓柱來捕捉光線,功能類似于光學天線,即將光線信號傳遞至計算機并轉化為圖像。這些圓柱結構的特點是形狀各不相同,目的是形成特定的波陣面。經過實驗,科研人員發現超表面微型相機的成像效果與采用六個折射透鏡的復合相機足夠接近,只有畫面邊緣略模糊。

      科研人員表示:超表面微型相機基于納米結構,而設計和設置這種結構對我們是一大挑戰。我們需要探索將數百萬個微型圓柱與算法同步結合的方式,來實現大范圍RGB圖像捕捉。

      為了解決上述問題,論文的主要合著者之一Shane Colburn創建了一個自動的計算模擬模型,來測試不同的納米圓柱配置。實際上,考慮到圓柱天線的數量、傳遞光線的復雜結構,這種計算模擬模型通常占用大量內存和計算時間,而Colburn創建的模型(包含可微分納米散射體模擬器、基于神經特征的重建架構)提升了計算的效率,模擬超表面成像的準確性足夠高。在實驗測試中,其對于標稱波長范圍之外的圖像重建誤差比現有方法低一個數量級。

      與此同時,論文的合著者James Whitehead,設計了一種基于氮化硅(玻璃狀材料)的超表面制造工藝,可兼容制造計算機芯片采用的標準半導體制造方法,因此更容易實現量產,而且成本比傳統相機鏡頭更低。與此前以來手工設計和重建的方案制造工藝相比,這組科研人員利用端到端可微分成像模型,同時優化超表面和反卷積算法。

      前美國陸軍研究實驗室高級研究員兼首席科學家Joseph Mait表示:超表面光學設計并不是全新的技術,而華盛頓大學與普林斯頓科研人員研發的方案,是首個將表面光學技術與神經系統結合的方案。

      ?接下來,科研人員計劃進一步提升超表面微型相機的計算能力,優化圖像質量、物體識別,以及醫學和機器人相關的傳感等功能。此外,還計劃打造基于微型相機陣列的“傳感表面”,比如將手機背面變成一組超級大的復合攝像頭模組,取代現有的三攝、四攝方案。

      為了不斷提升拍照效果、3D AR定位等功能,配備類似于“浴霸”的攝像頭陣列已經成為一種趨勢。如果將傳統的移動攝像頭布滿整個手機背面,會帶來成本、重量等挑戰,而如果用超表面微型相機取代現有的攝像頭,這些挑戰有望得到解決。與此同時,配備更多的攝像頭也可以提升移動端AR、3D測距和空間傳感的質量。

      長期來看,微型攝像頭也可以應用于AR/VR頭顯,從而進一步降低AR/VR硬件的整體體積。不僅如此,超表面技術還可以降低AR/VR透鏡/光學模組的體積。

      比如此前青亭網就曾報道,BRELYON聯合創始人兼CTO Reza Khorasaninejad展示超表面透鏡工藝在AR/VR領域的應用優勢,并表示超表面透鏡可以與普通鏡片集成,具有超薄平面外觀(厚度僅600納米),還可以多層疊加。除此之外,國內的AR眼鏡廠商亮亮視野、AR光學廠商鯤游光電也在探索基于超表面光學模組的AR方案。

      參考:普林斯頓

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    來源:青亭網

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