Max Home IndustryНесмотря на все наши технологические достижения, в исследованиях и разработках ничто не сравнится с эволюцией. Возьмите прыгающих пауков. Эти маленькие паукообразные обладают впечатляющим восприятием глубины, несмотря на их крошечный мозг, что позволяет им точно атаковать ничего не подозревающие цели с расстояния нескольких расстояний тела.
Вдохновленные этими пауками, исследователи из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук им. Джона А. Полсона (SEAS) разработали компактный и эффективный датчик глубины, который можно использовать на борту микророботов, в небольших носимых устройствах или в легких виртуальных устройствах. и гарнитуры дополненной реальности. Устройство сочетает в себе многофункциональную плоскую металинзу с ультраэффективным алгоритмом измерения глубины за один снимок.
«Evolution произвела широкий спектр оптических конфигураций и систем технического зрения, которые предназначены для различных целей», — сказал Чжуцзюнь Ши, доктор философии. кандидат физико-математических наук, соавтор статьи. «Оптический дизайн и нанотехнологии, наконец, позволяют нам исследовать искусственные датчики глубины и другие системы зрения, которые столь же разнообразны и эффективны».
Исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) .
Многие современные датчики глубины, например в телефонах, автомобилях и игровых консолях, используют встроенные источники света и несколько камер для измерения расстояния. Например, Face ID на смартфоне использует тысячи лазерных точек для отображения контуров лица. Это работает для больших устройств с местом для батарей и быстрых компьютеров, но как насчет небольших устройств с ограниченной мощностью и вычислительной мощностью, таких как умные часы или микророботы?
Evolution, как оказалось, предоставляет множество возможностей.
Люди измеряют глубину с помощью стереозрения, то есть, когда мы смотрим на объект, каждый из наших двух глаз собирает немного другое изображение. Попробуйте так: держите палец прямо перед лицом и поочередно открывайте и закрывайте глаза. Видишь, как движется твой палец? Наш мозг берет эти два изображения, исследует их пиксель за пикселем и в зависимости от сдвига пикселей вычисляет расстояние до пальца.
«Этот расчет сопоставления, когда вы берете два изображения и выполняете поиск соответствующих частей, является обременительным с точки зрения вычислений», — сказал Тодд Зиклер, профессор электротехники и информатики Уильяма и Ами Куан Данофф в SEAS, и его соавторы. старший автор исследования. «У людей хороший большой мозг для этих вычислений, а у пауков — нет».
Пауки-прыгуны разработали более эффективную систему измерения глубины. Каждый главный глаз имеет несколько полупрозрачных сетчаток, расположенных слоями, и эти сетчатки измеряют несколько изображений с разной степенью размытости. Например, если прыгающий паук смотрит на плодовую муху одним из своих основных глаз, муха будет казаться более резкой на одном изображении сетчатки и более размытой — на другом. Это изменение размытия кодирует информацию о расстоянии до мухи.
В компьютерном зрении этот тип расчета расстояния известен как глубина расфокусировки. Но до сих пор для воспроизведения природы требовались большие камеры с моторизованными внутренними компонентами, которые могли со временем делать снимки с разной фокусировкой. Это ограничивает скорость и практическое применение датчика.
Вот где приходит на помощь металинза.
Федерико Капассо, профессор прикладной физики Роберта Л. Уоллеса и старший научный сотрудник по электротехнике в SEAS Винтон Хейс и соавтор статьи, и его лаборатория уже продемонстрировали металинии, которые могут одновременно создавать несколько изображений, содержащих разные Информация. Основываясь на этом исследовании, команда разработала металинзу, которая может одновременно создавать два изображения с разным размытием.
«Вместо того, чтобы использовать многослойную сетчатку для захвата нескольких одновременных изображений, как это делают прыгающие пауки, металинза разделяет свет и формирует на фотосенсоре два разных расфокусированных изображения бок о бок», — сказал Ши, сотрудник Capasso. лаборатория
Сверхэффективный алгоритм, разработанный группой Циклера, затем интерпретирует два изображения и строит карту глубины для представления расстояния до объекта.
«Возможность совместно разрабатывать метаповерхности и вычислительные алгоритмы очень увлекательна, — сказал Ци Го, доктор философии. кандидат в лаборатории Зиклера и соавтор статьи. «Это новый способ создания вычислительных датчиков, который открывает двери для многих возможностей».
«Металлические линзы — это технология, меняющая правила игры, поскольку они способны реализовывать существующие и новые оптические функции намного эффективнее, быстрее и с гораздо меньшим объемом и сложностью, чем существующие линзы», — сказал Капассо. «Сочетание достижений в оптическом дизайне и компьютерной визуализации привело нас к этой новой камере глубины, которая откроет широкий спектр возможностей в науке и технологиях».
Соавторами этой статьи являются Яо-Вей Хуанг, Эмма Александер и Ченг-Вей Цю из Национального университета Сингапура. Он был поддержан Управлением научных исследований ВВС США и Национальным научным фондом США.