Los investigadores de la Universidad de Princeton y la Universidad de Washington han desarrollado una cámara ultracompacta del tamaño de un grano de sal grueso. El sistema se basa en una tecnología denominada metasuperficie, que está tachonada de 1,6 millones de postes cilíndricos y puede fabricarse de forma similar a un chip de ordenador. Crédito: Universidad de Princeton
Las microcámaras tienen
un gran potencial para detectar problemas en el cuerpo humano y
permitir la detección de robots superpequeños, pero los enfoques
anteriores capturaban imágenes borrosas y distorsionadas con campos de
visión limitados.
Ahora, investigadores de la Universidad de Princeton y la Universidad de Washington
han superado estos obstáculos con una cámara ultracompacta del tamaño
de un grano de sal grueso. El nuevo sistema puede producir imágenes
nítidas y a todo color a la par que una lente de cámara compuesta
convencional 500.000 veces mayor en volumen, según informan los
investigadores en un artículo publicado el 29 de noviembre en Nature Communications.
Gracias
al diseño conjunto del hardware de la cámara y el procesamiento
computacional, el sistema podría permitir la endoscopia mínimamente
invasiva con robots médicos para diagnosticar y tratar enfermedades, y
mejorar la obtención de imágenes para otros robots con limitaciones de
tamaño y peso. Podrían utilizarse matrices de miles de estas cámaras
para detectar toda la escena, convirtiendo las superficies en cámaras.
Mientras
que una cámara tradicional utiliza una serie de lentes de cristal o
plástico curvados para enfocar los rayos de luz, el nuevo sistema óptico
se basa en una tecnología denominada metasuperficie, que puede
fabricarse de forma similar a un chip de ordenador. La metasuperficie,
de apenas medio milímetro de ancho, está salpicada de 1,6 millones de
postes cilíndricos, cada uno del tamaño aproximado del virus de la
inmunodeficiencia humana (VIH).
Cada
poste tiene una geometría única y funciona como una antena óptica. Es
necesario variar el diseño de cada poste para conformar correctamente
todo el frente de onda óptico. Con la ayuda de algoritmos basados en el
aprendizaje automático, las interacciones de los postes con la luz se
combinan para producir las imágenes de mayor calidad y el campo de
visión más amplio para una cámara de metasuperficie a todo color
desarrollada hasta la fecha.
Una innovación clave en la creación
de la cámara fue el diseño integrado de la superficie óptica y los
algoritmos de procesamiento de señales que producen la imagen. Esto
aumentó el rendimiento de la cámara en condiciones de luz natural, en
contraste con las anteriores cámaras de metasuperficie que requerían la
luz láser pura de un laboratorio u otras condiciones ideales para
producir imágenes de alta calidad, dijo Felix Heide, autor principal del
estudio y profesor adjunto de informática en Princeton.
Los
investigadores compararon las imágenes producidas con su sistema con los
resultados de anteriores cámaras de metasuperficie, así como con las
imágenes captadas por una óptica compuesta convencional que utiliza una
serie de seis lentes refractivas. Aparte de un poco de desenfoque en los
bordes del encuadre, las imágenes de la cámara de tamaño nanométrico
eran comparables a las de la configuración tradicional de lentes, cuyo
volumen es más de 500.000 veces mayor.
Otros objetivos
ultracompactos de metasuperficie han sufrido importantes distorsiones de
la imagen, campos de visión reducidos y una capacidad limitada para
captar todo el espectro de luz visible, lo que se conoce como imagen RGB
porque combina el rojo, el verde y el azul para producir diferentes
tonos.
"Ha sido todo un reto diseñar y configurar estas pequeñas
microestructuras para que hagan lo que uno quiere", afirma Ethan Tseng,
estudiante de doctorado en ciencias de la computación de Princeton que
ha codirigido el estudio. "Para esta tarea específica de capturar
imágenes RGB de gran campo de visión, es un reto porque hay millones de
estas pequeñas microestructuras, y no está claro cómo diseñarlas de
forma óptima".
 |
| Las anteriores cámaras de tamaño micro (izquierda) captaban imágenes borrosas y distorsionadas con campos de visión limitados. Un nuevo sistema denominado nanoóptica neural (derecha) puede producir imágenes nítidas y a todo color, a la par que una lente de cámara compuesta convencional. Crédito: Universidad de Princeton |
El
coautor principal, Shane Colburn, abordó este reto creando un simulador
computacional para automatizar las pruebas de diferentes
configuraciones de nanoantenas. Debido al número de antenas y a la
complejidad de sus interacciones con la luz, este tipo de simulación
puede utilizar "cantidades ingentes de memoria y tiempo",
afirma Colburn. Desarrolló un modelo para aproximar eficazmente la
capacidad de producción de imágenes de las metasuperficies con
suficiente precisión.
"Aunque el enfoque del diseño óptico
no es nuevo, este es el primer sistema que utiliza una tecnología óptica
de superficie en la parte delantera y un procesamiento basado en la
neurona en la parte trasera", dijo Joseph Mait, consultor de
Mait-Optik y antiguo investigador principal y científico jefe del
Laboratorio de Investigación del Ejército de Estados Unidos.
"La
importancia del trabajo publicado es completar la hercúlea tarea de
diseñar conjuntamente el tamaño, la forma y la ubicación de los millones
de rasgos de la metasuperficie y los parámetros del procesamiento
posterior a la detección para lograr el rendimiento de imagen deseado",
añadió Mait, que no participó en el estudio.
Fuente, créditos y referencias:
Ethan Tseng et al, Neural nano-optics for high-quality thin lens imaging, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-26443-0
Fuente: Universidad de Princeton
https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgHL0kWGzlx8_6xnMtTDU8aKiqvSxxnMnK_jAW_vHtCihd-dBr8UMUvqL6FraBwIpE9UeGhbb0_mcCvMM4w3MiieL9ZKH6KYQb0g6uTyoSxHMILHwZ0QYZN7v57T1jSkB8XYbhE7Y95nW5XxiLkRRjJRokhx5OWOHvaP9a_LQ2VybpiEe2BcK3SK_p3kg=w640-h360
Las cámaras de tamaño micro tienen un gran potencial para detectar problemas en el cuerpo humano y permitir la detección de robots superpequeños, pero los enfoques pasados capturaron imágenes borrosas y distorsionadas con campos de visión limitados.
Ahora, los investigadores de la Universidad de Princeton y la Universidad de Washington han superado estos obstáculos con una cámara ultracompacta del tamaño de un grano grueso de sal. El nuevo sistema puede producir imágenes nítidas y a todo color a la par con una lente de cámara compuesta convencional 500.000 veces más grande en volumen, según informaron los investigadores en un artículo publicado el 29 de noviembre en Nature Communications.
Permitido por un diseño conjunto del hardware de la cámara y el procesamiento computacional, el sistema podría permitir una endoscopia mínimamente invasiva con robots médicos para diagnosticar y tratar enfermedades, y mejorar la formación de imágenes para otros robots con tamaño y peso No hay. Arrays de miles de cámaras de este tipo podrían usarse para detección de escena completa, convirtiendo superficies en cámaras.
Mientras que una cámara tradicional utiliza una serie de lentes de vidrio curvo o plástico para doblar los rayos de luz en el foco, el nuevo sistema óptico se basa en una tecnología llamada metasuperficie, que puede ser producida al igual que un chip de comp Solo medio milímetro de ancho, la metassuperficie está tachonada con 1,6 millones de postes cilíndricos, cada uno aproximadamente del tamaño del virus de inmunodeficiencia humana (VIH).
Las cámaras de tamaño micro tienen un gran potencial para detectar problemas en el cuerpo humano y permitir la detección de robots súper pequeños, pero los enfoques anteriores capturaron imágenes borrosas y distorsionadas con campos de visión limitados.
Ahora, investigadores de la Universidad de Princeton y la Universidad de Washington han superado estos obstáculos con una cámara ultracompacta del tamaño de un grano de sal grueso. El nuevo sistema puede producir imágenes nítidas y a todo color a la par con una lente de cámara compuesta convencional 500.000 veces más grande en volumen, informaron los investigadores en un artículo publicado el 29 de noviembre en Comunicaciones de la naturaleza.
Habilitado por un diseño conjunto del hardware de la cámara y el procesamiento computacional, el sistema podría permitir una endoscopia mínimamente invasiva con robots médicos para diagnosticar y tratar enfermedades, y mejorar la obtención de imágenes para otros robots con limitaciones de tamaño y peso. Se podrían usar matrices de miles de cámaras de este tipo para la detección de escena completa, convirtiendo superficies en cámaras.
Mientras que una cámara tradicional usa una serie de lentes de vidrio o plástico curvados para enfocar los rayos de luz, el nuevo sistema óptico se basa en una tecnología llamada metasuperficie, que se puede producir de manera muy similar a un chip de computadora. Con solo medio milímetro de ancho, la metasuperficie está tachonada con 1,6 millones de postes cilíndricos, cada uno aproximadamente del tamaño del virus de inmunodeficiencia humana (VIH).
Cada poste tiene una geometría única y funciona como una antena óptica. Es necesario variar el diseño de cada poste para dar forma correctamente a todo el frente de onda óptica. Con la ayuda de algoritmos basados en aprendizaje automático, las interacciones de las publicaciones con la luz se combinan para producir imágenes de la más alta calidad y el campo de visión más amplio para una cámara de metasuperficie a todo color desarrollada hasta la fecha.
Una innovación clave en la creación de la cámara fue el diseño integrado de la superficie óptica y los algoritmos de procesamiento de señales que producen la imagen. Esto impulsó el rendimiento de la cámara en condiciones de luz natural, en contraste con las cámaras de metasuperficie anteriores que requerían la luz láser pura de un laboratorio u otras condiciones ideales para producir imágenes de alta calidad, dijo Felix Heide, autor principal del estudio y profesor asistente de informática. ciencia en Princeton.
Los investigadores compararon las imágenes producidas con su sistema con los resultados de cámaras de metasuperficie anteriores, así como con las imágenes capturadas por una óptica compuesta convencional que utiliza una serie de seis lentes refractivas. Aparte de un poco de desenfoque en los bordes del marco, las imágenes de la cámara de tamaño nanométrico eran comparables a las de la configuración de lente tradicional, que es más de 500.000 veces mayor en volumen.
Otras lentes de metasuperficie ultracompactas han sufrido distorsiones de imagen importantes, campos de visión pequeños y capacidad limitada para capturar el espectro completo de luz visible, lo que se conoce como imágenes RGB porque combina rojo, verde y azul para producir diferentes tonos.
“Ha sido un desafío diseñar y configurar estas pequeñas microestructuras para hacer lo que uno quiere”, dijo Ethan Tseng, un Ph.D. en ciencias de la computación. estudiante de Princeton que codirigió el estudio. “Para esta tarea específica de capturar imágenes RGB de gran campo de visión, es un desafío porque hay millones de estas pequeñas microestructuras y no está claro cómo diseñarlas de manera óptima”.
El coautor principal, Shane Colburn, abordó este desafío creando un simulador computacional para automatizar las pruebas de diferentes configuraciones de nano antenas. Debido al número de antenas y la complejidad de sus interacciones con la luz, este tipo de simulación puede usar “cantidades masivas de memoria y tiempo”, dijo Colburn. Desarrolló un modelo para aproximar de manera eficiente las capacidades de producción de imágenes de las metasuperficies con suficiente precisión.
Colburn, quien realizó el trabajo como Ph.D. estudiante del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Washington (UW ECE), donde ahora es profesor asistente afiliado. También dirige el diseño de sistemas en Tunoptix, una empresa con sede en Seattle que comercializa tecnologías de imágenes de metasuperficie. Tunoptix fue cofundada por la asesora graduada de Colburn, Arka Majumdar, profesora asociada de la Universidad de Washington en los departamentos de ECE y física y coautora del estudio.
El coautor James Whitehead, Ph.D. estudiante de UW ECE, fabricó las metasuperficies, que se basan en nitruro de silicio, un material similar al vidrio que es compatible con los métodos de fabricación de semiconductores estándar utilizados para chips de computadora, lo que significa que un diseño de metasuperficie dado podría producirse en masa fácilmente a un costo menor que los objetivos de las cámaras convencionales.
“Aunque el enfoque del diseño óptico no es nuevo, este es el primer sistema que utiliza una tecnología óptica de superficie en la parte frontal y un procesamiento basado en los nervios en la parte posterior”, dijo Joseph Mait, consultor de Mait-Optik y ex senior investigador y científico jefe del Laboratorio de Investigación del Ejército de los Estados Unidos.
“La importancia del trabajo publicado es completar la tarea hercúlea de diseñar conjuntamente el tamaño, la forma y la ubicación del millón de características de la metasuperficie y los parámetros del procesamiento posterior a la detección para lograr el rendimiento de imagen deseado”, agregó Mait, que no participó. en el estudio.
Heide y sus colegas ahora están trabajando para agregar más capacidades computacionales a la propia cámara. Más allá de optimizar la calidad de la imagen, les gustaría agregar capacidades para la detección de objetos y otras modalidades de detección relevantes para la medicina y la robótica.
Heide también prevé el uso de generadores de imágenes ultracompactos para crear “superficies como sensores”. “Podríamos convertir superficies individuales en cámaras que tienen una resolución ultra alta, por lo que ya no necesitaría tres cámaras en la parte posterior de su teléfono, pero toda la parte posterior de su teléfono se convertiría en una cámara gigante. Podemos pensar en una cámara completamente diferente formas de construir dispositivos en el futuro “, dijo.
Además de Tseng, Colburn, Whitehead, Majumdar y Heide, los autores del estudio incluyen a Luocheng Huang, un Ph.D. estudiante de la Universidad de Washington; y Seung-Hwan Baek, investigador asociado postdoctoral en Princeton.
El trabajo fue apoyado en parte por la National Science Foundation, el Departamento de Defensa de EE. UU., UW Reality Lab, Facebook, Google, Futurewei Technologies y Amazon.
https://espanol.news/los-investigadores-reducen-la-camara-al-tamano-de-un-grano-de-sal/
Los investigadores reducen la cámara al tamaño de un grano de sal
Researchers shrink camera to the size of a salt grain
Micro-sized cameras have great potential to spot problems in the human body and enable sensing for super-small robots, but past approaches captured fuzzy, distorted images with limited fields of view.
Now, researchers at Princeton University and the University of Washington have overcome these obstacles with an ultracompact camera the size of a coarse grain of salt. The new system can produce crisp, full-color images on par with a conventional compound camera lens 500,000 times larger in volume, the researchers reported in a paper published Nov. 29 in Nature Communications.
Enabled by a joint design of the camera's hardware and computational processing, the system could enable minimally invasive endoscopy with medical robots to diagnose and treat diseases, and improve imaging for other robots with size and weight constraints. Arrays of thousands of such cameras could be used for full-scene sensing, turning surfaces into cameras.
While a traditional camera uses a series of curved glass or plastic lenses to bend light rays into focus, the new optical system relies on a technology called a metasurface, which can be produced much like a computer chip. Just half a millimeter wide, the metasurface is studded with 1.6 million cylindrical posts, each roughly the size of the human immunodeficiency virus (HIV).
Each post has a unique geometry, and functions like an optical antenna. Varying the design of each post is necessary to correctly shape the entire optical wavefront. With the help of machine learning-based algorithms, the posts' interactions with light combine to produce the highest-quality images and widest field of view for a full-color metasurface camera developed to date.
A key innovation in the camera's creation was the integrated design of the optical surface and the signal processing algorithms that produce the image. This boosted the camera's performance in natural light conditions, in contrast to previous metasurface cameras that required the pure laser light of a laboratory or other ideal conditions to produce high-quality images, said Felix Heide, the study's senior author and an assistant professor of computer science at Princeton.
The researchers compared images produced with their system to the results of previous metasurface cameras, as well as images captured by a conventional compound optic that uses a series of six refractive lenses. Aside from a bit of blurring at the edges of the frame, the nano-sized camera's images were comparable to those of the traditional lens setup, which is more than 500,000 times larger in volume.
Other ultracompact metasurface lenses have suffered from major image distortions, small fields of view, and limited ability to capture the full spectrum of visible light—referred to as RGB imaging because it combines red, green and blue to produce different hues.
"It's been a challenge to design and configure these little microstructures to do what you want," said Ethan Tseng, a computer science Ph.D. student at Princeton who co-led the study. "For this specific task of capturing large field of view RGB images, it's challenging because there are millions of these little microstructures, and it's not clear how to design them in an optimal way."
Co-lead author Shane Colburn tackled this challenge by creating a computational simulator to automate testing of different nano-antenna configurations. Because of the number of antennas and the complexity of their interactions with light, this type of simulation can use "massive amounts of memory and time," said Colburn. He developed a model to efficiently approximate the metasurfaces' image production capabilities with sufficient accuracy.
Colburn, que realizó el trabajo como estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Washington (UW ECE), donde ahora es profesor asistente afiliado. También dirige el diseño de sistemas en Tunoptix, una empresa con sede en Seattle que comercializa tecnologías de imagen de metasuperficie. Tunoptix fue cofundada por Arka Majumdar, asesora de posgrado de Colburn, profesora asociada de la Universidad de Washington en los departamentos de ECE y física y coautora del estudio.
El coautor James Whitehead, estudiante de doctorado en ECE de la UW, fabricó las metasuperficies, que se basan en el nitruro de silicio, un material similar al vidrio que es compatible con los métodos estándar de fabricación de semiconductores utilizados para los chips de ordenador, lo que significa que un diseño de metasuperficie determinado podría producirse fácilmente en masa a un coste inferior al de las lentes de las cámaras convencionales.
"Aunque el enfoque del diseño óptico no es nuevo, éste es el primer sistema que utiliza una tecnología óptica de superficie en la parte delantera y un procesamiento basado en la neurona en la parte trasera", afirma Joseph Mait, consultor de Mait-Optik y antiguo investigador principal y científico jefe del Laboratorio de Investigación del Ejército de Estados Unidos.
"La importancia del trabajo publicado es completar la hercúlea tarea de diseñar conjuntamente el tamaño, la forma y la ubicación de los millones de rasgos de la metasuperficie y los parámetros del procesamiento posterior a la detección para lograr el rendimiento de imagen deseado", añadió Mait, que no participó en el estudio.
Heide y sus colegas están trabajando ahora para añadir más capacidades computacionales a la propia cámara. Además de optimizar la calidad de la imagen, les gustaría añadir capacidades de detección de objetos y otras modalidades de detección relevantes para la medicina y la robótica.
Heide también prevé utilizar las cámaras ultracompactas para crear "superficies como sensores". "Podríamos convertir superficies individuales en cámaras de altísima resolución, de modo que ya no se necesitarían tres cámaras en la parte trasera del teléfono, sino que toda la parte trasera del teléfono se convertiría en una cámara gigante. Podemos pensar en formas completamente diferentes de construir dispositivos en el futuro", dijo.
Explore further
More information: Ethan Tseng et al, Neural nano-optics for high-quality thin lens imaging, Nature Communications (2021)
https://phys.org/news/2021-11-camera-size-salt-grain.html?fbclid=IwAR0UeEGj0H8EaEVAM5P2fBYkU_Z7lXkcOVTEKawn3_9QhC8EvjNg1FtwX3U
No hay comentarios:
Publicar un comentario