盡管只有小鹽粒大小，但由普林斯頓大學和華盛頓大學聯(lián)合開發(fā)的一款微型相機的成像質(zhì)量，堪比配置尺寸大50萬倍鏡頭的專業(yè)相機。

這款相機解決了微型相機在成像質(zhì)量方面的難題：失真、模糊、視場有限。它將為能夠探知周圍環(huán)境的超小尺寸機器人的問世奠定基礎(chǔ)，甚至幫助醫(yī)生“看到”患者體內(nèi)的情況。

傳統(tǒng)相機借助結(jié)構(gòu)復雜的鏡頭，使光線投射到膠片或數(shù)字傳感器上。由計算機科學家伊?！ご膴W（Ethan Tseng）及其同事開發(fā)的這款微型相機，依賴遍布“超構(gòu)表面”的160萬個圓柱拍攝圖像。每個圓柱大小相當于一個艾滋病病毒，可以調(diào)制光線。相機寬度僅為0.5毫米，其上的每個圓柱都有自己獨特的形狀。

解決了此前類似相機的缺陷：失真、模糊和視場有限

機器學習算法可以對圓柱與光線之間的相互作用進行解釋，并生成圖像。

在迄今為止的超構(gòu)表面相機中，這款微型相機的成像質(zhì)量最好，視場最大。之前的設計存在各種問題，例如圖像失真、視場有限。

除在照片邊緣處略顯模糊外，新款相機的成像質(zhì)量堪比傳統(tǒng)相機。

不同于之前的超構(gòu)表面相機只能在純色激光或其他高度理想化環(huán)境下使用的是，這款相機可以在自然光條件下拍攝照片，

除邊緣處略微模糊外，成像質(zhì)量堪比傳統(tǒng)相機

茨奧說，“設計、組裝如此小的微結(jié)構(gòu)并使之能完成一定功能，是一項挑戰(zhàn)。具體到拍攝大視場彩色照片方面，難題在于系統(tǒng)有數(shù)百萬個微型結(jié)構(gòu)組成，目前尚不清楚如何對它們進行優(yōu)化。”

為了解決這一難題，華盛頓大學光學專家香儂·科爾伯恩（Shane Colburn）創(chuàng)建了一個數(shù)字模型，對超構(gòu)表面設計和相機拍照進行模擬，幫助研究人員對設計進行評估和優(yōu)化。

科爾伯恩稱，每個表面包含大量天線以及天線與光線交互的復雜性，意味每次模擬都需要“大量內(nèi)存和時間”。光學工程師約瑟夫·邁特（Joseph Mait）說，“雖然光學設計并不新穎，但前端使用表面光學技術(shù)、后端使用機器學習技術(shù)還是首次。”

他表示，“綜合設計超構(gòu)表面上數(shù)百萬個圓柱的尺寸、形狀和位置，確定后處理的參數(shù)，拍攝出滿意的照片，是一項艱巨的任務。”

目前，研究團隊在進行提高這款相機計算能力的研究，目的是進一步提高成像質(zhì)量，以及整合包括物體識別在內(nèi)的功能。

這項研究成果發(fā)表在《Nature Communications》期刊上。

本文來自“鳳凰網(wǎng)科技”，作者：霜葉，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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