Камера з метаповерхнею реєструє гіперспектральне та поляриметричне зображення
Команда американських дослідників розробила недорогу та ультратонку метаповерхню, яка у поєднанні з нейронною мережею дозволяє звичайній камері отримувати детальні гіперспектральні та поляризаційні дані з одного знімка. Розробка може сприяти прогресу в медичній діагностиці, моніторингу навколишнього середовища, дистанційному зондуванні та навіть споживчій електроніці.
Дослідницька група з Університету штату Пенсільванія розробила великий набір метаатомів на основі кремнію з унікальними спектральними та поляризаційними відгуками. Коли ці метаатоми розташовані всередині невеликих «суперпікселів», вони здатні кодувати як спектральну, так і поляризаційну інформацію в шаблони, які традиційні камери не можуть виявити. Щоб відновити цю інформацію у форматі, зрозумілому людям, команда використовує алгоритми машинного навчання, щоб розпізнати ці шаблони та зіставити їх із відповідною закодованою інформацією.
Звичайна камера як правило вловлює лише розподіл інтенсивності світла і не чутлива до його спектральних і поляризаційних властивостей. Створена метаповерхня складається з численних окремих метаатомів, кожен з яких зроблений так, що він має різне пропускання для різних вхідних спектрів і станів поляризації.
Метаповерхня складається з багатьох таких суперпікселів; візерунки, створені цими суперпікселями, потім фіксуються звичайною камерою. По суті, метаповерхня перетворює інформацію, яка зазвичай невидима для камери, у формат, який камера може виявити. Кожен суперпіксель відповідає одному пікселю в кінцевому зображенні, що дозволяє отримати не тільки інформацію про інтенсивність, але також дані про спектр і поляризацію для кожного пікселя.
З точки зору потенційних застосувань, нова технологія дозволяє розробляти мініатюрні та портативні гіперспектро-поляриметричні системи візуалізації, які можуть принципово змінити можливості наявних систем візуалізації. Наприклад, можна розробити невелике доповнення для камер смартфонів, щоб розширити їхні можливості для отримання спектральної та поляризаційної інформації.
Традиційні гіперспектральні та поляриметричні камери, які часто є громіздкими та дорогими у виробництві, реєструють або спектральні, або поляризаційні дані, але не обидва типи даних одночасно. Такі системи також мають обмежену роздільну здатність, їх непросто інтегрувати в компактні пристрої і вони зазвичай потребують складного калібрування. Натомість, розроблений метаповерхневий кодер є надкомпактним, легким і економічно ефективним.
Здатність метаповерхні кодувати спектральну та поляризаційну інформацію в інтенсивність дозволяє одночасно створювати гіперспектральне та поляризаційне зображення без істотних модифікацій наявних систем зображення. Крім того, гнучкість у розробці метаатомів дозволяє досягти високої роздільної здатності та високочутливого виявлення спектральних і поляризаційних змін. Новий підхід також зменшує надмірність даних і покращує швидкість обробки зображень, що має вирішальне значення для застосувань у динамічних високошвидкісних задачах.
Повідомляють [2], що розробники подали заявку на патент цієї технології. Вони працюють над методами інтеграції та досліджують способи подальшого зниження витрат на виробництво шляхом використання фотолітографії для масового виробництва метаповерхонь, що має зробити технологію більш доступною для широкого застосування.
Крім того, концепція «кодування» світла є універсальною та може бути поширена на інші аспекти світла, окрім спектральної та поляризаційної інформації. Дослідники наразі розробляють різні кодери метаповерхні, призначені для захоплення фазової та часової інформації світлового поля. Це може відкрити нові можливості в таких сферах, як оптичні обчислення, телекомунікації та передові системи обробки зображень.
1. Lidan Zhang et al. Real-time machine learning–enhanced hyperspectro-polarimetric imaging via an encoding metasurface. Sci. Adv. 2024, 10, eadp5192. DOI:10.1126/sciadv.adp5192
2. https://physicsworld.com/a/metasurface-enhanced-camera-performs-hyperspectral-and-polarimetric-imaging/