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近几十年来 , 相机不断小型化 , 使其能够广泛用于医学成像、安全技术、智能手机、机器人和自动驾驶汽车 。 小一个数量级的相机还可以在微创医学、纳米机器人、可穿戴设备或 AR 和 VR 中实现许多新应用 。 不过 , 现有的小型相机方案受到基本的技术局限 , 比如透镜体积难以缩小 。
一些无镜头相机设计通过振幅掩膜来替换光学元件 , 以缩小相机尺寸 , 缺点是空间分辨率有限 , 图像采集时间长 。
而为了解决上述问题 , 近期普林斯顿和华盛顿大学组成的科研团队研发出粗盐粒大小的相机 。 其原理基于超表面人工光学材料 , 其特点是厚度小于波长 , 可灵活控制电磁波振幅、相位、极化方式、传播模式 。
目前 , 这项实验技术已经受到关键机构和科技巨头关注 , 包括获得美国国家科学基金会、美国国防部、UW Reality Lab支持 , 其中UW Reality Lab的资助方包括Futurewei(前身为华为在美国的研发团队)、Meta、谷歌、亚马逊等 。
细节方面 , 该方案将神经算法与纳米结构集成 。 利用微型圆柱结构取代透镜 。 偏振不敏感的纳米光学成像方案 , 色域在400到700纳米之间 , 成像范围40° , 最大光圈f2 。
在《自然》期刊中 , 科研人员发表了一篇名为“应用于高质量薄透镜成像的神经纳米光学方案”的论文 , 详细阐释了这款微型相机的原理和拍摄效果 , 并指出如果用数千个这样的微型摄像头组成阵列 , 则可实现全场景感知 , 为物理表面带来成像功能 。
据了解 , 超表面技术可制造薄如发丝的微型透镜(Metalens) , 应用于摄像头、医疗器械、车载传感器/雷达、AR/VR、全息显示等场景 。 超表面工艺有望成为未来创新光学的基础 , 就像晶体管缩小电子产品体积那样 , 对于光学系统小型化具有重要意义 。
普林斯顿大学和华盛顿大学研发的微型相机模组附着了160万个微型圆柱(大小相当于一个HIV病毒) , 其制作工艺接近计算机芯片 。
科研人员表示:微型相机可以集成处理器单元 , 其潜在应用场景如:微创内窥镜、超小型医疗机器人 , 用于检测人体内部健康、诊断和治疗疾病 。 与以往的微型摄像头技术相比 , 这项全新的超表面方案可捕捉的图像更清晰、扭曲更少 , 效果相当于体积大50万倍的传统摄像头组 , 支持全彩色捕捉 。
据科研人员称 , 与机器学习算法结合后 , 其研发的微型摄像头具有视场角大、成像质量高等优势 , 效果超过现有的超表面相机方案 。
以往的微型相机效果vs最新的超表面微型相机 , 左边的图像拍摄范围有限 , 图像质量模糊、扭曲更少 , 效果相当于体积大50万倍的传统摄像头组 , 支持全彩色捕捉 。
在这项研究中 , 超表面微型相机的关键创新在于将光学表面与信号处理算法集成 , 从而提升了相机在自然光条件中的表现 。 而以往的超表面相机方案 , 通常需要采用激光光源 , 在理想的实验室环境中才能生成高质量图像 , 在自然光环境的成像效果不佳 。 也就是说 , 这个全新的方案不仅缩小了相机传感器的体积 , 还有望降低微型相机的成本和使用门槛 。
通常 , 传统相机采用一系列玻璃或塑料材质的曲面透镜 , 通过折射原理进行光学对焦 。 相比之下 , 超表面相机通过微型圆柱来捕捉光线 , 功能类似于光学天线 , 即将光线信号传递至计算机并转化为图像 。 这些圆柱结构的特点是形状各不相同 , 目的是形成特定的波阵面 。 经过实验 , 科研人员发现超表面微型相机的成像效果与采用六个折射透镜的复合相机足够接近 , 只有画面边缘略模糊 。
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