科研人员表示:超表面微型相机基于纳米结构 , 而设计和设置这种结构对我们是一大挑战 。 我们需要探索将数百万个微型圆柱与算法同步结合的方式 , 来实现大范围RGB图像捕捉 。
为了解决上述问题 , 论文的主要合著者之一Shane Colburn创建了一个自动的计算模拟模型 , 来测试不同的纳米圆柱配置 。 实际上 , 考虑到圆柱天线的数量、传递光线的复杂结构 , 这种计算模拟模型通常占用大量内存和计算时间 , 而Colburn创建的模型(包含可微分纳米散射体模拟器、基于神经特征的重建架构)提升了计算的效率 , 模拟超表面成像的准确性足够高 。 在实验测试中 , 其对于标称波长范围之外的图像重建误差比现有方法低一个数量级 。
与此同时 , 论文的合著者James Whitehead , 设计了一种基于氮化硅(玻璃状材料)的超表面制造工艺 , 可兼容制造计算机芯片采用的标准半导体制造方法 , 因此更容易实现量产 , 而且成本比传统相机镜头更低 。 与此前以来手工设计和重建的方案制造工艺相比 , 这组科研人员利用端到端可微分成像模型 , 同时优化超表面和反卷积算法 。
前美国陆军研究实验室高级研究员兼首席科学家Joseph Mait表示:超表面光学设计并不是全新的技术 , 而华盛顿大学与普林斯顿科研人员研发的方案 , 是首个将表面光学技术与神经系统结合的方案 。
【相机|基于超表面光学,科研人员发明盐粒大小的相机】接下来 , 科研人员计划进一步提升超表面微型相机的计算能力 , 优化图像质量、物体识别 , 以及医学和机器人相关的传感等功能 。 此外 , 还计划打造基于微型相机阵列的“传感表面” , 比如将手机背面变成一组超级大的复合摄像头模组 , 取代现有的三摄、四摄方案 。
为了不断提升拍照效果、3D AR定位等功能 , 配备类似于“浴霸”的摄像头阵列已经成为一种趋势 。 如果将传统的移动摄像头布满整个手机背面 , 会带来成本、重量等挑战 , 而如果用超表面微型相机取代现有的摄像头 , 这些挑战有望得到解决 。 与此同时 , 配备更多的摄像头也可以提升移动端AR、3D测距和空间传感的质量 。
长期来看 , 微型摄像头也可以应用于AR/VR头显 , 从而进一步降低AR/VR硬件的整体体积 。 不仅如此 , 超表面技术还可以降低AR/VR透镜/光学模组的体积 。
比如此前青亭网就曾报道 , BRELYON联合创始人兼CTO Reza Khorasaninejad展示超表面透镜工艺在AR/VR领域的应用优势 , 并表示超表面透镜可以与普通镜片集成 , 具有超薄平面外观(厚度仅600纳米) , 还可以多层叠加 。 除此之外 , 国内的AR眼镜厂商亮亮视野、AR光学厂商鲲游光电也在探索基于超表面光学模组的AR方案 。 参考:普林斯顿
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