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    Ottica ultrapiatta per imaging termico a banda larga
    La metaottica ultrasottile ha il potenziale per rendere i sistemi di imaging più leggeri e sottili che mai. Utilizzando un nuovo quadro di progettazione inversa, un gruppo di ricerca multiistituzionale guidato dal Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica (UW ECE) dell'Università di Washington ha dimostrato l'imaging termico a banda larga con meta-ottica per applicazioni che vanno dall'elettronica di consumo al rilevamento termico e alla visione notturna . Sopra, una vista laterale di un wafer fabbricato contenente meta-ottica tenuto sopra una lente rifrattiva convenzionale. Credito:Anna Wirth-Singh, Università di Washington

    L'imaging a infrarossi a lunghezza d'onda lunga (LWIR) riveste un significato fondamentale in molte applicazioni, dall'elettronica di consumo alla difesa e alla sicurezza nazionale. Trova applicazioni nella visione notturna, nel telerilevamento e nell'imaging a lungo raggio. Tuttavia, le lenti rifrattive convenzionali impiegate in questi sistemi di imaging sono ingombranti e pesanti, il che è indesiderabile per quasi tutte le applicazioni. Ad aggravare questo problema c'è il fatto che molte lenti rifrangenti LWIR sono realizzate con materiali costosi e a disponibilità limitata, come il germanio.



    La prossima generazione di sistemi ottici richiede obiettivi che non solo siano più leggeri e sottili che mai, ma che mantengano anche una qualità dell'immagine senza compromessi. Questa richiesta ha alimentato un'ondata di sforzi per sviluppare ottiche diffrattive sub-lunghezza d'onda ultrasottili, note come meta-ottica.

    La meta-ottica, nella loro forma più semplice, è costituita da array di nanopilastri su scala sub-lunghezza d'onda su una superficie piana, con ciascun pilastro che introduce uno sfasamento locale alla luce che lo attraversa. Disponendo strategicamente questi pilastri, la luce può essere controllata per produrre sterzo e lenti. Mentre le lenti rifrattive convenzionali hanno uno spessore vicino a un centimetro, le meta-ottiche hanno uno spessore di circa 500 micron, il che riduce drasticamente lo spessore complessivo dell'ottica.

    Tuttavia, una sfida con la meta-ottica sono le forti aberrazioni cromatiche. Cioè, la luce di diverse lunghezze d'onda interagisce con la struttura in modi diversi e il risultato è tipicamente una lente che non può focalizzare simultaneamente la luce di diverse lunghezze d'onda sullo stesso piano focale. Soprattutto a causa di questo problema, le meta-ottiche non hanno ancora sostituito completamente le loro controparti rifrangenti, nonostante i vantaggi in termini di dimensioni e riduzione del peso.

    In particolare, l'area della metaottica LWIR è relativamente inesplorata rispetto alla metaottica della lunghezza d'onda visibile e i potenziali vantaggi della metaottica rispetto alle lenti rifrattive convenzionali sono significativi date le applicazioni uniche ed estese di questo intervallo di lunghezze d'onda.

    Ora, in un nuovo articolo pubblicato su Nature Communications , un team multiistituzionale di ricercatori, guidato da Arka Majumdar, professore associato presso il Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica (UW ECE) dell'Università di Washington e il dipartimento di fisica, ha introdotto un nuovo quadro di progettazione denominato "ingegneria MTF".

    La funzione di trasferimento della modulazione, o MTF, descrive quanto bene un obiettivo mantiene il contrasto dell'immagine in funzione della frequenza spaziale. Questo quadro affronta le sfide associate alla metaottica a banda larga per progettare e dimostrare sperimentalmente la termografia con metaottica in ambienti di laboratorio e del mondo reale. Il team si è basato su tecniche di progettazione inversa già di successo sviluppando una struttura che ottimizza contemporaneamente sia la forma del pilastro che la disposizione globale.

    Sfruttare l'intelligenza artificiale e un nuovo framework di progettazione inversa

    Un'innovazione chiave nell'approccio del gruppo di ricerca è l'uso dell'intelligenza artificiale, un modello di rete neurale profonda (DNN), per mappare la forma del pilastro e la fase. In un processo di progettazione inversa per ottiche ad ampia area, non è computazionalmente fattibile simulare il modo in cui la luce interagisce con ciascun pilastro ad ogni iterazione.

    Per risolvere questo problema, gli autori hanno simulato una vasta libreria di nanopilastri (chiamati anche “metaatomi”) e hanno utilizzato i dati simulati per addestrare una DNN. La DNN ha consentito una rapida mappatura tra diffusore e fase nel ciclo di ottimizzazione, consentendo la progettazione inversa di ottiche di ampia area contenenti milioni di pilastri su scala micron.

    La meta-ottica, nella sua forma più semplice, è costituita da schiere di pilastri su scala sub-lunghezza d'onda su una superficie piana, dove ciascun pilastro introduce uno sfasamento locale alla luce che lo attraversa. Disponendo strategicamente questi pilastri, la luce può essere controllata per produrre sterzo e lenti. (Sopra) Una vista completa di un wafer fabbricato contenente meta-ottica. (Sotto) Immagini al microscopio elettronico a scansione dei nanopilastri contenuti nella meta-ottica del team. Queste meta-ottiche contengono sia diffusori di luce complessi (a sinistra) che semplici (a destra). Crediti:immagini per gentile concessione di Arka Majumdar, Anna Wirth-Singh e del NOISE Lab dell'Università di Washington

    Un'altra innovazione chiave in questo lavoro è la figura di merito (FoM), che ha portato il quadro a essere definito "ingegneria MTF". Nella progettazione inversa, si definisce un FoM e si ottimizza computazionalmente la struttura o la disposizione per massimizzare il FoM. Tuttavia, spesso non è intuitivo il motivo per cui il risultato prodotto sia ottimale. Per questo lavoro, gli autori hanno sfruttato la loro esperienza in meta-ottica per definire un FoM intuitivo.

    Majumdar ha spiegato:"La cifra di merito è correlata all'area sotto la curva MTF. L'idea qui è di passare quante più informazioni possibili attraverso l'obiettivo, che viene catturato nella MTF. Quindi, combinato con un leggero backend computazionale, noi può ottenere un'immagine di alta qualità. La cifra di merito riflette ciò che sappiamo intuitivamente sull'ottica. Questo particolare FoM è ottimizzato quando tutte le lunghezze d'onda funzionano allo stesso modo, vincolando così la nostra ottica ad avere prestazioni uniformi sulle lunghezze d'onda specificate senza definire esplicitamente l'uniformità come. un criterio di ottimizzazione."

    Questo approccio, che combina l'intuizione della meta-ottica e un backend computazionale leggero, migliora significativamente le prestazioni rispetto ai semplici metalensi.

    Gli autori hanno fabbricato l'ottica progettata da un singolo wafer di silicio, il che è promettente per future applicazioni che coinvolgono sistemi di imaging LWIR privi di germanio. Pur riconoscendo che c'è ancora spazio per miglioramenti per ottenere una qualità dell'immagine paragonabile ai sistemi di lenti rifrattive commerciali, questo lavoro rappresenta un passo significativo verso tale obiettivo.

    I ricercatori hanno generosamente reso disponibile online tramite GitHub il loro framework di ingegneria MTF, denominato “metabox”, invitando altri a utilizzarlo per progettare la propria meta-ottica. Il team di ricerca ha espresso entusiasmo per i potenziali lavori che potrebbero emergere dall'utilizzo di metabox nella comunità scientifica più ampia.

    I membri del team affiliato all'UW ECE includevano i recenti alunni Luocheng Huang (l'autore principale dell'articolo) e Zheyi Han, i ricercatori post-dottorato Saswata Mukherjee, Johannes Fröch e Quentin Tanguy, nonché il professor Karl Böhringer dell'UW ECE, che è il direttore dell'Istituto per i nanometri -Sistemi ingegnerizzati all'UW.

    Ulteriori informazioni: Luocheng Huang et al, Imaging termico a banda larga utilizzando meta-ottica, Nature Communications (2024). DOI:10.1038/s41467-024-45904-w

    Fornito dall'Università di Washington - Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica




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