[PHYS ORG] 연구원들은 카메라를 소금 알갱이 크기로 축소합니다.

초소형 카메라는 인체의 문제를 감지하고 초소형 로봇을 감지할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있지만 과거의 접근 방식은 제한된 시야로 흐릿하고 왜곡된 이미지를 캡처했습니다.

이제 프린스턴 대학과 워싱턴 대학의 연구원들은 초소형 기술로 이러한 장애물을 극복했습니다. 카메라 굵은 소금알 크기. 새로운 시스템은 선명한 이미지를 생성할 수 있으며, 풀 컬러 이미지 부피가 500,000배 더 큰 기존 복합 카메라 렌즈와 동등하다고 연구원들은 11월 29일에 발표된 논문에서 보고했습니다. 네이처 커뮤니케이션즈.

카메라 하드웨어와 계산 처리의 공동 설계로 가능해진 이 시스템은 의료 로봇과 함께 최소 침습 내시경을 사용하여 질병을 진단 및 치료하고 크기와 무게 제약이 있는 다른 로봇의 이미징을 개선할 수 있습니다. 수천 대의 이러한 카메라 어레이를 전체 장면 감지에 사용하여 표면을 카메라로 전환할 수 있습니다.

기존 카메라는 구부리기 위해 일련의 곡면 유리 또는 플라스틱 렌즈를 사용하지만 광선 초점을 맞추면 새로운 광학 시스템은 컴퓨터 칩과 매우 유사하게 생산할 수 있는 메타표면(metasurface)이라는 기술에 의존합니다. 폭이 0.5밀리미터에 불과한 메타표면에는 각각 대략 인간 면역결핍 바이러스(HIV) 크기인 160만 개의 원통형 기둥이 박혀 있습니다.

각 포스트는 고유한 기하학적 구조를 가지며 광학 안테나와 같은 기능을 합니다. 전체 광학 파면의 모양을 올바르게 지정하려면 각 포스트의 디자인을 변경해야 합니다. 기계 학습 기반 알고리즘의 도움으로 게시물과 빛의 상호 작용이 결합되어 현재까지 개발된 풀 컬러 메타서피스 카메라에 대해 최고 품질의 이미지와 가장 넓은 시야를 생성합니다.

카메라 제작의 핵심 혁신은 광학 표면의 통합 설계와 이미지를 생성하는 신호 처리 알고리즘이었습니다. 연구의 수석 저자이자 컴퓨터 조교수인 Felix Heide는 “이는 실험실의 순수한 레이저 광이나 고품질 이미지를 생성하기 위한 다른 이상적인 조건이 필요한 이전의 메타표면 카메라와 달리 자연광 조건에서 카메라의 성능을 향상시켰습니다.”라고 말했습니다. 프린스턴에서 과학.

연구원들은 시스템으로 생성된 이미지를 이전 메타표면 카메라의 결과와 6개의 굴절 렌즈 시리즈를 사용하는 기존 복합 광학으로 캡처한 이미지와 비교했습니다. 프레임 가장자리에서 약간의 흐릿함을 제외하고 나노 크기 카메라의 이미지는 볼륨이 500,000배 이상 큰 기존 렌즈 설정의 이미지와 비슷했습니다.

다른 초소형 메타표면 렌즈는 큰 이미지 왜곡, 작은 시야, 가시광선의 전체 스펙트럼을 캡처하는 능력의 제한으로 어려움을 겪었습니다. RGB 이미징이라고 하는 빨간색, 녹색 및 파란색을 결합하여 다양한 색조를 생성하기 때문입니다.

컴퓨터 과학 박사인 Ethan Tseng은 “이러한 작은 미세 구조를 설계하고 구성하여 원하는 것을 수행하는 것은 어려운 일이었습니다.”라고 말했습니다. 연구를 공동으로 이끈 프린스턴 대학의 학생. “광시야 RGB 이미지를 캡처하는 이 특정 작업의 경우 수백만 개의 작은 미세 구조가 있고 최적의 방식으로 설계하는 방법이 명확하지 않기 때문에 어렵습니다.”

공동 리드 저자인 Shane Colburn은 다양한 나노 안테나 구성의 테스트를 자동화하는 계산 시뮬레이터를 만들어 이 문제를 해결했습니다. 안테나의 수와 빛과의 상호 작용의 복잡성으로 인해 이러한 유형의 시뮬레이션은 “많은 양의 메모리와 시간”을 사용할 수 있다고 Colburn은 말했습니다. 그는 메타표면의 이미지 생성 능력을 충분한 정확도로 효율적으로 근사하는 모델을 개발했습니다.

연구를 수행한 Colburn, Ph.D. 워싱턴 대학교 전기 및 컴퓨터 공학부(UW ECE) 학생으로 현재 조교수로 재직 중입니다. 그는 또한 메타표면 이미징 기술을 상업화하는 시애틀 기반 회사인 Tunoptix에서 시스템 설계를 지휘하고 있습니다. Tunoptix는 Colburn의 대학원 고문인 Arka Majumdar, ECE 및 물리학 부서의 워싱턴 대학 부교수이자 이 연구의 공동 저자에 의해 공동 설립되었습니다.

공동 저자 James Whitehead, Ph.D. UW ECE의 학생은 컴퓨터 칩에 사용되는 표준 반도체 제조 방법과 호환되는 유리 같은 물질인 실리콘 질화물을 기반으로 하는 메타표면을 제작했습니다. 기존 카메라의 렌즈.

Mait-Optik의 컨설턴트이자 전직 수석 부사장인 Joseph Mait는 “광학 설계에 대한 접근 방식이 새로운 것은 아니지만 프런트 엔드에서 표면 광학 기술을 사용하고 후면에서 신경 기반 처리를 사용하는 최초의 시스템”이라고 말했습니다. 미 육군 연구소의 연구원이자 수석 과학자.

참여하지 않은 Mait는 “공개된 작업의 의미는 메타표면의 백만 가지 기능의 크기, 모양 및 위치와 사후 감지 처리 매개변수를 공동으로 설계하여 원하는 이미징 성능을 달성하는 헤라클레스 작업을 완료하는 것”이라고 덧붙였습니다. 연구에서.

Heide와 그의 동료들은 이제 카메라 자체에 더 많은 계산 능력을 추가하기 위해 노력하고 있습니다. 그들은 이미지 품질을 최적화하는 것 외에도 의학 및 로봇 공학과 관련된 물체 감지 및 기타 감지 양식을 위한 기능을 추가하고자 합니다.

Heide는 또한 “센서로서의 표면”을 만들기 위해 초소형 이미저를 사용하는 것을 구상하고 있습니다. “우리는 개별 표면을 초고해상도 카메라로 바꿀 수 있으므로 더 이상 휴대전화 뒷면에 세 대의 카메라가 필요하지 않지만 휴대전화 뒷면 전체가 하나의 거대한 카메라가 됩니다. 우리는 완전히 다른 것을 생각할 수 있습니다. 미래에 장치를 구축하는 방법”이라고 말했습니다.