El video muestra el sensor de profundidad de metalens trabajando en tiempo real para capturar la profundidad de las llamas translúcidas de las velas. Las dos imágenes de la izquierda son las imágenes sin procesar capturadas en el sensor de la cámara. Están formados por metalentes y se difuminan de forma ligeramente diferente. De estas dos imágenes, los investigadores calculan la profundidad de los objetos en tiempo real. La imagen de la derecha muestra el mapa de profundidad calculado. Crédito:Qi Guo y Zhujun Shi / Universidad de Harvard
Por todos nuestros avances tecnológicos, nada supera a la evolución cuando se trata de investigación y desarrollo. Tomemos arañas saltarinas. Estos pequeños arácnidos tienen una percepción de profundidad impresionante a pesar de sus diminutos cerebros, permitiéndoles abalanzarse con precisión sobre objetivos desprevenidos desde varios cuerpos de distancia.
Inspirado por estas arañas, Investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas (SEAS) de Harvard John A. Paulson han desarrollado un sensor de profundidad compacto y eficiente que podría usarse a bordo de microrobots, en pequeños dispositivos portátiles, o en cascos ligeros de realidad virtual y aumentada. El dispositivo combina un multifuncional, metalentes planos con un algoritmo ultraeficiente para medir la profundidad en un solo disparo.
"Evolution ha producido una amplia variedad de configuraciones ópticas y sistemas de visión que se adaptan a diferentes propósitos, "dijo Zhujun Shi, un doctorado Candidato al Departamento de Física y co-primer autor del artículo. "El diseño óptico y la nanotecnología finalmente nos permiten explorar sensores de profundidad artificiales y otros sistemas de visión que son igualmente diversos y efectivos".
La investigación se publica en procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias .
Muchos de los sensores de profundidad actuales, como los de los teléfonos, coches y consolas de videojuegos, utilice fuentes de luz integradas y varias cámaras para medir la distancia. Face ID en un teléfono inteligente, por ejemplo, utiliza miles de puntos láser para mapear los contornos de la cara. Esto funciona para dispositivos grandes con espacio para baterías y computadoras rápidas, pero ¿qué pasa con los dispositivos pequeños con potencia y cálculo limitados? como relojes inteligentes o microrobots?
El video muestra el sensor de profundidad de metalens trabajando en tiempo real para capturar la profundidad de las moscas de la fruta. Las dos imágenes de la izquierda son las imágenes sin procesar capturadas en el sensor de la cámara. Están formados por metalentes y se difuminan de forma ligeramente diferente. De estas dos imágenes, los investigadores calculan la profundidad de los objetos en tiempo real. La imagen de la derecha muestra el mapa de profundidad calculado. Crédito:Qi Guo y Zhujun Shi / Universidad de Harvard
Evolución, como resulta, ofrece muchas opciones.
Los humanos miden la profundidad usando visión estéreo, es decir, cuando miramos un objeto, cada uno de nuestros dos ojos está recolectando una imagen ligeramente diferente. Prueba esto:coloca un dedo directamente frente a tu cara y alterna entre abrir y cerrar cada uno de tus ojos. ¿Ves cómo se mueve tu dedo? Nuestros cerebros toman esas dos imágenes examínelos píxel por píxel y, en función de cómo se desplazan los píxeles, calcula la distancia al dedo.
"Ese cálculo coincidente, donde tomas dos imágenes y realizas una búsqueda de las partes que corresponden, es computacionalmente oneroso, "dijo Todd Zickler, el profesor William y Ami Kuan Danoff de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en SEAS y coautor principal del estudio. "Los humanos tienen un buen gran cerebro para esos cálculos, pero las arañas no ".
Las arañas saltarinas han desarrollado un sistema más eficiente para medir la profundidad. Cada ojo principal tiene unas pocas retinas semitransparentes dispuestas en capas, y estas retinas miden múltiples imágenes con diferentes cantidades de desenfoque. Por ejemplo, si una araña saltarina mira a una mosca de la fruta con uno de sus ojos principales, la mosca aparecerá más nítida en la imagen de una retina y más borrosa en otra. Este cambio en el desenfoque codifica información sobre la distancia a la mosca.
En visión por computadora, este tipo de cálculo de distancia se conoce como profundidad desde el desenfoque. Pero hasta ahora, replicar la naturaleza ha requerido cámaras grandes con componentes internos motorizados que pueden capturar imágenes enfocadas de manera diferente a lo largo del tiempo. Esto limita la velocidad y las aplicaciones prácticas del sensor.
Una ilustración de un metalente diseñado para detección de profundidad compacta. Consiste en nanopilares cuadrados espaciados por sublongitud de onda. Alternando dos patrones de nanopilares diferentes, visualizado aquí en rojo y azul, esta metalente forma dos imágenes al mismo tiempo. Las dos imágenes imitan las imágenes capturadas por las capas de retina en los ojos de las arañas saltarinas. Crédito:Qi Guo y Zhujun Shi / Universidad de Harvard
Ahí es donde entra la metalente.
Federico Capasso, el profesor Robert L. Wallace de física aplicada y el investigador principal Vinton Hayes en ingeniería eléctrica en SEAS y coautor principal del artículo, y su laboratorio ya han demostrado metalentes que pueden producir simultáneamente varias imágenes que contienen información diferente. Basándose en esa investigación, el equipo diseñó un metalente que puede producir simultáneamente dos imágenes con diferente desenfoque.
"En lugar de utilizar retina en capas para capturar varias imágenes simultáneas, como hacen las arañas saltarinas, el metalente divide la luz y forma dos imágenes desenfocadas de manera diferente una al lado de la otra en un fotosensor, "dijo Shi, que forma parte del laboratorio de Capasso.
Un algoritmo ultraeficiente, desarrollado por el grupo de Zickler, luego interpreta las dos imágenes y crea un mapa de profundidad para representar la distancia del objeto.
"Poder diseñar metasuperficies y algoritmos computacionales juntos es muy emocionante, "dijo Qi Guo, un doctorado candidato en el laboratorio de Zickler y co-primer autor del artículo. "Esta es una nueva forma de crear sensores computacionales, y abre la puerta a muchas posibilidades ".
"Los metalentes son una tecnología que cambia las reglas del juego debido a su capacidad para implementar funciones ópticas nuevas y existentes de manera mucho más eficiente, más rápido y con mucho menos volumen y complejidad que los lentes existentes, ", dijo Capasso." La fusión de los avances en el diseño óptico y la imagen computacional nos ha llevado a esta nueva cámara de profundidad que abrirá una amplia gama de oportunidades en ciencia y tecnología ".
