Il video mostra il sensore di profondità Metalens che lavora in tempo reale per catturare la profondità delle fiamme traslucide delle candele. Le due immagini a sinistra sono le immagini grezze catturate sul sensore della fotocamera. Sono formati dai metalli e sono sfocati in modo leggermente diverso. Da queste due immagini, i ricercatori calcolano la profondità degli oggetti in tempo reale. L'immagine a destra mostra la mappa di profondità calcolata. Credito:Qi Guo e Zhujun Shi/Università di Harvard
Per tutti i nostri progressi tecnologici, niente batte l'evoluzione quando si tratta di ricerca e sviluppo. Prendi i ragni che saltano. Questi piccoli aracnidi hanno un'impressionante percezione della profondità nonostante i loro minuscoli cervelli, permettendo loro di balzare con precisione su bersagli ignari da diverse lunghezze del corpo.
Ispirato da questi ragni, ricercatori della Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) hanno sviluppato un sensore di profondità compatto ed efficiente che potrebbe essere utilizzato a bordo di microrobot, in piccoli dispositivi indossabili, o in leggeri visori per realtà virtuale e aumentata. Il dispositivo combina un multifunzionale, metalli piatti con un algoritmo ultra efficiente per misurare la profondità in un solo colpo.
"Evolution ha prodotto un'ampia varietà di configurazioni ottiche e sistemi di visione su misura per scopi diversi, " disse Zhujun Shi, un dottorato di ricerca candidato al Dipartimento di Fisica e co-autore del paper. "Il design ottico e la nanotecnologia ci stanno finalmente permettendo di esplorare sensori di profondità artificiali e altri sistemi di visione che sono altrettanto diversi ed efficaci".
La ricerca è pubblicata su Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze .
Molti dei sensori di profondità odierni, come quelli nei telefoni, automobili e console per videogiochi, utilizzare sorgenti luminose integrate e più telecamere per misurare la distanza. Face ID su uno smartphone, Per esempio, utilizza migliaia di punti laser per mappare i contorni del viso. Funziona per dispositivi di grandi dimensioni con spazio per batterie e computer veloci, ma per quanto riguarda i piccoli dispositivi con potenza e calcolo limitati, come orologi intelligenti o microrobot?
Il video mostra il sensore di profondità metalens che lavora in tempo reale per catturare la profondità dei moscerini della frutta. Le due immagini a sinistra sono le immagini grezze catturate sul sensore della fotocamera. Sono formati dai metalli e sono sfocati in modo leggermente diverso. Da queste due immagini, i ricercatori calcolano la profondità degli oggetti in tempo reale. L'immagine a destra mostra la mappa di profondità calcolata. Credito:Qi Guo e Zhujun Shi/Università di Harvard
Evoluzione, come risulta, offre molte opzioni.
Gli esseri umani misurano la profondità usando la visione stereo, significato quando guardiamo un oggetto, ciascuno dei nostri due occhi sta raccogliendo un'immagine leggermente diversa. Prova questo:tieni un dito direttamente davanti al viso e alterna l'apertura e la chiusura degli occhi. Vedi come si muove il tuo dito? I nostri cervelli prendono quelle due immagini, esaminarli pixel per pixel e, in base a come si spostano i pixel, calcola la distanza dal dito.
"Quel calcolo corrispondente, dove prendi due immagini ed esegui una ricerca per le parti che corrispondono, è computazionalmente oneroso, "ha detto Todd Zickler, William e Ami Kuan Danoff Professore di Ingegneria Elettrica e Informatica presso SEAS e co-autore senior dello studio. "Gli esseri umani hanno un bel grande cervello per quei calcoli, ma i ragni no."
I ragni saltatori hanno sviluppato un sistema più efficiente per misurare la profondità. Ogni occhio principale ha poche retine semitrasparenti disposte a strati, e queste retine misurano più immagini con diverse quantità di sfocatura. Per esempio, se un ragno saltatore guarda un moscerino della frutta con uno dei suoi occhi principali, la mosca apparirà più nitida nell'immagine di una retina e più sfocata in un'altra. Questo cambiamento nella sfocatura codifica le informazioni sulla distanza al volo.
Nella visione artificiale, questo tipo di calcolo della distanza è noto come profondità dalla sfocatura. Ma così lontano, replicare la natura ha richiesto grandi fotocamere con componenti interni motorizzati in grado di catturare immagini con messa a fuoco diversa nel tempo. Ciò limita la velocità e le applicazioni pratiche del sensore.
Un'illustrazione di un metalens progettato per il rilevamento di profondità compatto. Consiste di nanopilastri quadrati con spaziatura inferiore alla lunghezza d'onda. Alternando due diversi modelli di nanopillar, visualizzato qui in rosso e blu, questo metalens forma due immagini contemporaneamente. Le due immagini imitano le immagini catturate dalle retine stratificate negli occhi dei ragni saltatori. Credito:Qi Guo e Zhujun Shi/Università di Harvard
È qui che entrano in gioco i metalens.
Federico Capasso, il Robert L. Wallace Professor of Applied Physics e Vinton Hayes Senior Research Fellow in Electrical Engineering presso SEAS e co-autore senior dell'articolo, e il suo laboratorio hanno già dimostrato metalli che possono produrre contemporaneamente diverse immagini contenenti informazioni diverse. Basandosi su quella ricerca, il team ha progettato un metalens in grado di produrre contemporaneamente due immagini con sfocatura diversa.
"Invece di utilizzare la retina a strati per acquisire più immagini simultanee, come fanno i ragni saltatori, il metalens divide la luce e forma due immagini diversamente sfocate fianco a fianco su un fotosensore, " disse Shi, che fa parte del laboratorio di Capasso.
Un algoritmo ultra efficiente, sviluppato dal gruppo di Zickler, quindi interpreta le due immagini e costruisce una mappa di profondità per rappresentare la distanza dell'oggetto.
"Essere in grado di progettare insieme metasuperfici e algoritmi di calcolo è molto eccitante, " disse Qi Guo, un dottorato di ricerca candidato nel laboratorio di Zickler e co-primo autore dell'articolo. "Questo è un nuovo modo di creare sensori computazionali, e apre le porte a molte possibilità."
"I metalli sono una tecnologia rivoluzionaria grazie alla loro capacità di implementare funzioni ottiche esistenti e nuove in modo molto più efficiente, più veloce e con molto meno ingombro e complessità rispetto agli obiettivi esistenti, " ha affermato Capasso. "La fusione delle scoperte nel design ottico e dell'imaging computazionale ci ha portato a questa nuova fotocamera di profondità che aprirà una vasta gamma di opportunità nel campo della scienza e della tecnologia".
