| 普林斯顿大学和华盛顿大学 (UW) 的研究人员设计了一种纳米尺寸的相机，其大小不超过一粒盐，其产生的图像可与超过 500,000 倍的传统镜头设置产生的图像相媲美比纳米器件大几倍。 为了构建高质量、超紧凑的成像器，研究人员设计了一种机器学习方法，使成像器能够学习超表面物理结构以及基于神经特征的图像重建算法。 研究人员使用神经纳米进行端到端学习。 他们发现，与现有方法相比，神经纳米光学技术可产生针对色差进行校正的高质量、宽视场重建。 相机的超表面只有半毫米宽，上面布满了 160 万个圆柱形纳米结构。 每个纳米结构都有自己的几何形状，功能类似于光学天线。 每种结构的设计都不同，保证了光波前的正确成形。 根据从基于机器学习的算法接收到的方向，纳米结构与光相互作用以产生图像。 “设计和配置这些小纳米结构来做你想做的事情一直是一个挑战，”普林斯顿大学研究员 Ethan Tseng 说。 “对于捕获大视野 RGB 图像的这项特定任务，以前不清楚如何将数百万个纳米结构与后处理算法一起设计。” 为了应对这一挑战，华盛顿大学教授 Shane Colburn 创建了一个计算模拟器来自动测试不同的纳米天线配置。 Colburn 还开发了一个模型，可以以足够的精度有效地近似超表面的图像生成能力。 该模型有助于简化涉及大量天线和光/天线交互的仿真所需的内存量和时间。 普林斯顿大学教授 Felix Heide 说，与以前需要理想条件才能产生高质量图像的超表面相机相比，超表面光学层和信号处理算法的集成提高了相机在自然光条件下的性能。 UW 研究员 James Whitehead 使用氮化硅制造超表面，氮化硅是一种与标准半导体制造方法兼容的材料。 据研究人员称，基于氮化硅的超表面设计可以以比传统相机镜头更低的成本轻松批量生产。 研究人员将他们的系统产生的图像与以前超表面相机的图像和传统复合光学器件捕获的图像进行了比较。 除了框架边缘有点模糊之外，纳米尺寸相机的图像与传统设置的图像相当。  普林斯顿大学和华盛顿大学的研究人员开发了一种粗盐粒大小的超紧凑型相机。 该系统依赖于一个由 160 万个圆柱形结构组成的超表面，可以像计算机芯片一样生产。 由 E. Tseng 等人提供。 据该团队称，之前的超表面都没有展示过纳米相机展示的大孔径、大视场、小 f 数和大分数带宽的组合成像。 以前使用超透镜创建成像器的方法导致图像质量远低于笨重的折射成像器。 科学家们说，这种成像方法是向超小型相机迈出的一步，可以在内窥镜和大脑成像中或以分布式方式在物体表面上应用。 纳米相机可用于医疗机器人的微创内窥镜诊断和治疗疾病，并可以改善受尺寸和重量限制的机器人的成像。 数千个此类纳米相机的阵列可用于全场景传感，将表面变成相机。 “虽然光学设计的方法并不新鲜，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，”Mait-Optik 的顾问 Joseph Mait 说。 “已发表工作的意义在于完成了艰巨的任务，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。” 研究人员正在努力为相机增加更多的计算能力。 除了优化图像质量之外，他们还希望增加物体检测和其他与医学和机器人相关的传感模式的功能。 Heide 设想使用超紧凑型成像器将表面转换为传感器。 “我们可以将单个表面变成具有超高分辨率的摄像头，因此您的手机背面不再需要三个摄像头，但整个手机背面将变成一个巨大的摄像头。 我们可以在未来想出完全不同的方式来制造设备，”他说。 该研究发表在 Nature Communications ( [www.doi.org/10.1038/s41467-021-26443-0](https://www.nature.com/articles/s41467-021-26443-0) ) 上。 |
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