Patrones adorna un modelo estático utilizado para probar el proyector de rayas hiperespectrales de Rice University, que combina imágenes espectroscópicas y 3D. En el DMD se muestran patrones en blanco y negro similares a códigos de barras para generar las franjas hiperespectrales. Crédito:Kelly Lab / Rice University
Las rayas están de moda esta temporada en un laboratorio de la Universidad de Rice, donde los investigadores los usan para crear imágenes que las cámaras simples nunca podrían capturar.
Su proyector compacto de rayas hiperespectrales (HSP) es un paso hacia un nuevo método para recopilar la información espacial y espectral necesaria para los vehículos autónomos. visión de máquina, seguimiento de cultivos, detección de desgaste y corrosión de superficies y otras aplicaciones.
"Puedo imaginarme esta tecnología en manos de un agricultor, o en un dron, mirar un campo y ver no solo los nutrientes y el contenido de agua de las plantas, sino también, debido al aspecto 3-D, la altura de los cultivos, "dijo Kevin Kelly, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Escuela de Ingeniería Brown de Rice. "O tal vez puede mirar una pintura y ver los colores y la textura de la superficie en detalle, pero con el infrarrojo cercano también se ve por debajo del lienzo ".
El laboratorio de Kelly podría permitir la espectroscopia 3-D sobre la marcha con un sistema que combina el HSP, una matriz de sensores monocromáticos y una programación sofisticada para brindar a los usuarios una imagen más completa de la forma y composición de un objeto.
"Obtenemos información de cuatro dimensiones a partir de una imagen, tres espaciales y uno espectral, en tiempo real, ", Dijo Kelly." Otras personas usan múltiples moduladores y, por lo tanto, requieren fuentes de luz brillante para lograr esto, pero descubrimos que podíamos hacerlo con una fuente de luz de brillo normal y algunas ópticas inteligentes ".
Una nube de puntos 3D de objetos reconstruidos por el sistema de imágenes basado en el Proyector de Rayas Hiperespectrales de la Universidad de Rice. La cámara monocromática también captura datos espectrales para cada punto para proporcionar no solo la forma del objetivo, sino también la composición del material. Crédito:Kelly Lab / Rice University
El trabajo de Kelly, El autor principal y ex alumna de Rice, Yibo Xu, y el estudiante graduado Anthony Giljum, se detallan en un documento de acceso abierto en Óptica Express .
HSP sigue el ejemplo de las técnicas de imágenes 3D portátiles que ya están en manos de los consumidores (piense en los sistemas de identificación facial en los teléfonos inteligentes y los rastreadores corporales en los sistemas de juegos) y agrega una forma de extraer datos espectrales amplios de cada píxel capturado. Estos datos comprimidos se reconstruyen en un mapa 3-D con información espectral que puede incorporar cientos de colores y usarse para revelar no solo la forma de un objeto sino también su composición material.
"RGB normal (rojo, verde, azul) las cámaras básicamente le dan solo tres canales espectrales, ", Dijo Xu." Pero una cámara hiperespectral nos da espectros en muchos, muchos canales. Podemos capturar el rojo a unos 700 nanómetros y el azul a unos 400 nanómetros, pero también podemos tener anchos de banda cada pocos nanómetros o menos entre ellos. Eso nos da una excelente resolución espectral y una comprensión más completa de la escena.
"HSP codifica simultáneamente las mediciones de profundidad e hiperespectral de una manera muy simple y eficiente, Permitir el uso de una cámara monocromática en lugar de una costosa cámara hiperespectral como se usa típicamente en sistemas similares, "dijo Xu, quien obtuvo su doctorado en Rice en 2019 y ahora es ingeniera de investigación en aprendizaje automático y visión por computadora en Samsung Research America Inc. Desarrolló tanto el hardware como el software de reconstrucción como parte de su tesis en el laboratorio de Kelly.
HSP utiliza un dispositivo de microespejos digitales (DMD) listo para usar para proyectar rayas estampadas que se parecen a códigos de barras de colores en una superficie. El envío de la proyección de luz blanca a través de una rejilla de difracción separa los patrones superpuestos en colores.
Un objetivo y su imagen de nube de puntos muestran una capacidad del proyector de rayas hiperespectrales de Rice University, que adquiere datos 3D y datos espectrales para cada punto para proporcionar no solo la forma del objetivo sino también su composición material. Crédito:Kelly Lab / Rice University
Cada color se refleja en la cámara monocromática, que asigna un nivel de gris numérico a ese píxel.
Cada píxel puede tener varios niveles, uno por cada franja de color que refleja. Estos se recombinan en un valor espectral general para esa parte del objeto.
"Usamos un solo DMD y una sola rejilla en HSP, "Dijo Xu." El novedoso diseño óptico de doblar la trayectoria de la luz hacia la misma rejilla de difracción y lente es lo que lo hace realmente compacto. El único DMD nos permite mantener la luz que queremos y tirar el resto ".
Estos espectros finamente ajustados pueden llegar más allá de la luz visible. Lo que reflejan al sensor como espectros de banda fina multiplexados se puede utilizar para identificar la composición química del material.
Al mismo tiempo, las distorsiones en el patrón se reconstruyen en nubes de puntos tridimensionales, esencialmente una imagen del objetivo, pero con muchos más datos de los que podría proporcionar una simple instantánea.
Kelly imagina HSP integrado en los faros de los automóviles que pueden ver la diferencia entre un objeto y una persona. "Nunca podría confundirse entre un vestido verde y una planta verde, porque todo tiene su propia firma espectral, " él dijo.
Kelly cree que el laboratorio eventualmente incorporará ideas de la innovadora cámara de un solo píxel de Rice para reducir aún más el tamaño del dispositivo y adaptarlo también para la captura de video por compresión.
