研究人员开发出一种盐粒大小的超微相机 可拍出全彩图像
来自：2.6万人已关注 光行天下 江苏激光联盟陈长军转载
微型相机在发现人体问题并为超小型机器人提供传感方面具有巨大潜力，但过去的方法只能在有限的视野范围内捕捉到模糊、失真的图像。
现在，普林斯顿大学和华盛顿大学的研究人员用盐粒大小的超微小相机克服了这些障碍。研究人员在11月29日发表在《自然·通讯》上的一篇论文中报道说，新系统可以产生与体积大50万倍的传统复合相机镜头相当的清晰、全彩色图像。
通过相机硬件和计算处理的联合设计，该系统可以实现微创内窥镜与医疗机器人的诊断和治疗，并改善其他受尺寸和重量限制的机器人的成像。数千个此类相机的阵列可用于全场景传感，将表面变成相机。
传统相机使用一系列弧形玻璃或塑料透镜将光线弯曲成焦点，而新的光学系统则依赖于一种称为超表面的技术，该技术可以像计算机芯片一样生产。只有半毫米宽，超表面上布满了160万个圆柱形柱子，每个柱子的大小都与人类免疫缺陷病毒 (HIV) 差不多。
每个柱子都有独特的几何形状，其功能类似于光学天线。改变每个柱的设计对于正确塑造整个光学波前是必要的。在基于机器学习的算法的帮助下，帖子与光的相互作用相结合，为迄今为止开发的全彩色超表面相机生成最高质量的图像和最宽的视野。
相机创造的一个关键创新是光学表面和产生图像的信号处理算法的集成设计。 该研究的资深作者兼计算机助理教授菲利克斯·海德(Felix Heide)说，这提高了相机在自然光条件下的性能，这与之前需要实验室的纯激光或其他理想条件下的超表面相机形成对比。
研究人员将他们的系统产生的图像与之前超表面相机的结果，以及使用一系列六个折射透镜的传统复合光学器件捕获的图像进行了比较。除了画面边缘有点模糊之外，纳米级相机的图像与传统镜头设置的图像相当，后者的体积要大50多万倍。
其他超紧凑超表面透镜存在严重的图像失真、小视野以及捕获可见光全光谱的能力有限——被称为 RGB 成像，因为它结合了红色、绿色和蓝色以产生不同的色调。
“设计和配置这些微小的微结构来做你想做的事情是一个挑战，”计算机科学博士 Ethan Tseng说(他是共同领导这项研究的普林斯顿大学学生)，“对于捕获大视野 RGB 图像的这项特定任务，它具有挑战性，因为有数百万个这样的小微结构，而且不清楚如何以最佳方式设计它们。”
以前的微型相机（左）在视野有限的情况下捕捉到模糊、失真的图像。 一种称为神经纳米光学的新系统（右）可以产生与传统复合相机镜头相当的清晰、全彩图像。
共同主要作者谢恩·科尔本（Shane Colburn）通过创建计算模拟器来自动测试不同的纳米天线配置来应对这一挑战。科尔本说，由于天线的数量及其与光相互作用的复杂性，这种类型的模拟可以使用“大量的内存和时间”。他开发了一个模型，可以以足够的精度有效地近似超表面的图像生成能力。
科尔本博士作为博士进行了这项工作。科尔本是华盛顿大学电气与计算机工程系 (UW ECE) 的学生，现在是该校的附属助理教授。他还在 Tunoptix 指导系统设计，这是一家总部位于西雅图的公司，正在将超表面成像技术商业化。Tunoptix 是由科尔本 的研究生导师阿尔卡·马朱姆达尔（Arka Majumdar）共同创立的，阿尔卡·马朱姆达尔 是华盛顿大学欧洲经委会和物理系的副教授，也是该研究的合著者。
合著者詹姆斯·怀特黑德（James Whitehead）、博士UW ECE 的学生制造了基于氮化硅的超表面，氮化硅是一种玻璃状材料，与用于计算机芯片的标准半导体制造方法兼容——这意味着给定的超表面设计可以以低于传统相机中的镜头。
Mait-Optik顾问、美国陆军研究实验室前高级研究员兼首席科学家约瑟夫·梅特（Joseph Mait）说：“虽然光学设计方法并不新鲜，但这是第一个在前端使用表面光学技术并在后端使用基于神经处理的系统。”
“已发表工作的意义在于完成了一项艰巨的任务，共同设计超表面数百万个特征的大小、形状和位置以及检测后处理的参数，以实现所需的成像性能，”未参与其中的梅特补充道。
海德和他的同事现在正在努力为相机本身增加更多的计算能力。除了优化图像质量外，他们还希望增加物体检测功能以及与医学和机器人技术相关的其他传感模式。
海德还设想使用超紧凑型成像器来创建“作为传感器的表面”。他说：“我们可以将单个表面变成具有超高分辨率的摄像头，这样你的手机背面就不再需要三个摄像头了，但整个手机背面将变成一个巨大的摄像头。我们可以想象完全不同的未来制造设备的方法。”
相关链接：https://phys.org/news/2021-11-camera-size-salt-grain.html
参考资料：Tseng, E., Colburn, S., Whitehead, J. et al. Neural nano-optics for high-quality thin lens imaging. Nat Commun 12, 6493 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26443-0