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灵感源自蜘蛛的超透镜深度传感,为紧凑型设备提供3D视觉能力
2019-11-01 20:26:10   来源:麦姆斯咨询   评论:0   点击:

据麦姆斯咨询报道,从这些蜘蛛获得启发,哈佛大学开发出了一种紧凑且高效的深度传感器,可用于微型机器人、小型可穿戴设备或轻量化虚拟现实和增强现实应用。这种深度传感器将多功能平面超透镜(metalens)与超高效算法相结合,可以一次拍摄准确测量深度。

灵感源自蜘蛛的超透镜深度传感,为紧凑型设备提供3D视觉能力

我们人类所有的科技进步,比起大自然的进化似乎都略逊一筹。例如跳蛛,尽管这些小蜘蛛的大脑很小,但它们却拥有不可思议的深度感知能力,使它们能够准确地从几倍于体长以外的距离突袭那些毫无防备的猎物。

据麦姆斯咨询报道,从这些蜘蛛获得启发,哈佛大学John A. Paulson工程与应用科学学院(SEAS)的研究人员开发出了一种紧凑且高效的深度传感器,可用于微型机器人、小型可穿戴设备或轻量化虚拟现实/增强现实(VR/AR)应用。这种深度传感器将多功能平面超透镜(metalens)与超高效算法相结合,可以一次拍摄准确测量深度。

“生物进化针对各种不同的环境或目的,使物种产生了各种各样的光学和视觉系统。”哈佛大学物理学博士研究生、该论文共同第一作者Zhujun Shi说,“光学设计和纳米技术的结合最终使我们能够探索人造深度传感器以及其它视觉系统,这些系统具有和生物进化类似的多样性和有效性。”

超透镜深度传感器实时捕捉透明的蜡烛火焰的深度信息

上图展示了超透镜深度传感器实时捕捉透明的蜡烛火焰的深度信息。左侧的两个图像是利用摄像头中的传感器捕捉的原始图像。它们利用超透镜生成,模糊程度略有不同。利用这两幅图像,研究人员实时计算出了物体的深度信息。右图展示了计算得到的深度图。

该研究成果发表于Proceedings of the National Academy of Sciences《美国国家科学院院刊》。

目前,智能手机、汽车和电视游戏机等应用中的很多深度传感器,一般都采用了集成光源和多个摄像头来测量距离信息。例如,智能手机上的3D人脸识别方案利用数万个激光点投射到人脸。这种方案适合那些有空间配备电池和高性能计算的设备,但是对于功耗和计算性能极其有限的小型设备(例如智能手表或微型机器人)则还没有合适的解决方案。

超透镜深度传感器实时捕捉果蝇的深度信息

上图展示了超透镜深度传感器实时捕捉果蝇的深度信息。左侧的两个图像是利用摄像头中的传感器捕捉的原始图像。它们利用超透镜生成,模糊度略有不同。利用这两幅图像,研究人员实时计算出了物体的深度信息。右图展示了计算得到的深度图。

事实证明,生物进化提供了很多选择

人类采用立体视觉来感知深度,这意味着当我们看着一个物体时,其实两只眼睛正在收集的图像略有不同。不信可以尝试一下,将我们的手指直接放在眼前,然后交替睁开和闭合双眼,手指是不是好像在移动?实际上,我们的大脑对双眼“拍摄”的两张图像进行逐像素地扫描和计算,然后根据像素的位移计算获取手指距离我们的深度信息。

SEAS电气工程和计算机科学系William and Ami Kuan Danoff教授、该论文共同通讯作者Todd Zickler说:“这种捕捉两张图像并进行相应位置搜索的匹配计算,在计算上非常繁复。人类拥有足够的头脑应对这些计算,但头脑简单的蜘蛛可没有。”

通过生物进化,跳蛛已经发展出一种更有效的深度测量系统。它们的每只主眼都有一些分层排列的半透明视网膜,这些视网膜可以测量具有不同模糊量的多个图像。例如,如果一只跳蛛用一只主眼注视着一只果蝇,则该果蝇在跳蛛主眼中的一层视网膜中的图像会显得更清晰,而在另一层视网膜中的图像则略模糊。这种模糊变化中就编码了有关果蝇距离的信息。

在计算机视觉领域,这种距离计算类型被称为离焦深度。不过现在来说,要复制这种生物的自然特性,需要具有马达驱动内部组件的大型摄像头,随时间捕捉不同焦点的图像。这限制了传感器的速度和实际应用。

为紧凑型深度传感器设计的超透镜示意图

为紧凑型深度传感器设计的超透镜示意图。它由亚波长间隔的方形纳米柱组成。通过交替两种不同的纳米柱排布(以红色和蓝色显示),这种超透镜可以同时生成两张图像。这两张图像便模仿了跳蛛眼中分层视网膜所捕捉的图像。

这便是超透镜的用武之地

哈佛大学应用物理系Robert L. Wallace教授、SEAS电气工程Vinton Hayes高级研究员、该论文的共同通讯作者Federico Capasso,其实验室已经证明这种超透镜可以同时生成包含不同信息的多个图像。在这项研究的基础上,该团队设计了一款可以同时捕捉两个具有不同模糊度图像的超透镜。

“跟跳蛛使用分层视网膜来同时捕捉多幅图像不同,超透镜是将光分开,并在光电传感器上并排形成两张不同的离焦图像。”Capasso实验室的研究员Shi说。

然后利用由Zickler小组开发的一种超高效算法,计算这两张图像并创建一张表示物体距离的深度图。

“能够设计这种超表面和超高效算法非常令人兴奋。”Zickler实验室的博士研究生、该论文的第一作者Qi Guo表示,“这创建了一种计算传感的新方法,开辟了更多的可能性。”

“超透镜是一种突破性技术,因为它们能够更高效、更快速地实现现有以及新的光学功能,但是,尺寸和复杂度要小得多。”Capasso说,“通过融合光学设计和计算成像方面的突破,我们开发出了这种新型深度传感器,它将为科研和技术领域带来广泛的新机遇。”

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