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    Mejoras en las pantallas holográficas preparadas para mejorar la realidad virtual y aumentada

    La holografía de Michelson muestra mejoras significativas en la calidad de la imagen, contraste, y reducción de motas en comparación con todos los demás métodos convencionales, como Naïve SGD. Crédito:Jonghyun Kim, Nvidia, Universidad Stanford

    Los investigadores han desarrollado un nuevo enfoque que mejora la calidad de la imagen y el contraste de las pantallas holográficas. La nueva tecnología podría ayudar a mejorar las pantallas de visión cercana utilizadas para aplicaciones de realidad virtual y aumentada.

    "Los sistemas de realidad virtual y aumentada están preparados para tener un impacto transformador en nuestra sociedad al proporcionar una interfaz perfecta entre el usuario y el mundo digital, ", dijo el miembro del equipo de investigación Jonghyun Kim de la compañía de tecnología NVIDIA y la Universidad de Stanford." Las pantallas holográficas podrían superar algunos de los mayores desafíos pendientes para estos sistemas al mejorar la experiencia del usuario y habilitar dispositivos más compactos ".

    En Optica , La revista de la Optical Society (OSA), los investigadores describen su nueva tecnología de visualización de holografía llamada holografía de Michelson. El enfoque combina una nueva configuración óptica inspirada en la interferometría de Michelson con un desarrollo de software reciente. La configuración genera los patrones de interferencia necesarios para hacer hologramas digitales.

    "Aunque recientemente hemos visto un enorme progreso en la holografía generada por computadora impulsada por el aprendizaje automático, estos algoritmos están fundamentalmente limitados por el hardware subyacente, ", dijo Kim." Co-diseñamos una nueva configuración de hardware y un nuevo algoritmo para superar algunas de estas limitaciones y demostrar resultados de vanguardia ".

    La luz no difractada de dos SLM crea naturalmente un patrón de franjas. El algoritmo de cámara en bucle optimiza de forma iterativa ambos patrones de fase para crear la imagen de destino. Crédito:Jonghyun Kim, Nvidia, Universidad Stanford

    Mejora de la calidad Las pantallas holográficas tienen el potencial de superar a otras tecnologías de pantalla 3-D utilizadas para la realidad virtual y aumentada al permitir pantallas más compactas, mejorando la capacidad del usuario para enfocar sus ojos a diferentes distancias y ofreciendo la capacidad de ajuste para los usuarios que usan lentes correctivos. Sin embargo, la tecnología aún no ha alcanzado la calidad de imagen de las tecnologías más convencionales.

    Para pantallas holográficas, La calidad de la imagen está limitada por un componente óptico conocido como modulador de luz espacial de solo fase (SLM). Los SLM crean la luz difractada que genera el patrón de interferencia necesario para formar imágenes visibles en 3-D. Sin embargo, Los SLM de solo fase que se utilizan normalmente para holografía presentan una baja eficiencia de difracción que degrada significativamente la calidad de imagen observada. especialmente el contraste de la imagen.

    Debido a que es difícil aumentar drásticamente la eficiencia de difracción de los SLM, los investigadores diseñaron una arquitectura óptica completamente nueva para crear imágenes holográficas. En lugar de utilizar un SLM de una sola fase como la mayoría de las configuraciones, su enfoque de holografía de Michelson utiliza SLM de dos fases solamente.

    "La idea central de la holografía de Michelson es interferir destructivamente con la luz difractada de un SLM utilizando la luz no difractada del otro, ", dijo Kim. Esto permite que la luz no difractada contribuya a formar la imagen en lugar de crear motas y otros artefactos".

    Los investigadores utilizaron un proceso de optimización de cámara en bucle para mejorar las imágenes holográficas. Las imágenes superiores muestran las imágenes focales capturadas en el plano cercano y lejano adquiridas con el proceso de optimización, mientras que las imágenes inferiores muestran las imágenes de dos fases utilizadas para crear el holograma. Crédito:Jonghyun Kim, Nvidia, Universidad Stanford

    Optimización de la imagen Los investigadores combinaron esta nueva disposición de hardware con un procedimiento de optimización de cámara en bucle (CITL) que modificaron para su configuración óptica. La optimización CITL es un enfoque computacional que se puede utilizar para optimizar un holograma directamente o para entrenar un modelo de computadora basado en una red neuronal.

    CITL permitió a los investigadores usar una cámara para capturar una serie de imágenes mostradas. Esto significaba que podían corregir pequeñas desalineaciones del sistema óptico sin utilizar dispositivos de medición precisos.

    "Una vez que se entrena el modelo informático, se puede utilizar para determinar con precisión cómo se vería una imagen capturada sin capturarla físicamente, ", dijo Kim." Esto significa que toda la configuración óptica se puede simular en la nube para realizar inferencias en tiempo real de problemas computacionalmente pesados ​​con la computación paralela. Esto podría ser útil para calcular un holograma generado por computadora para una escena tridimensional complicada, por ejemplo."

    Los investigadores probaron su nueva arquitectura de holografía Michelson utilizando una configuración óptica de sobremesa en su laboratorio. Lo usaron para mostrar varias imágenes holográficas 2-D y 3-D, que se grabaron con una cámara convencional. La demostración mostró que la pantalla holográfica dual-SLM con calibración CITL proporciona una calidad de imagen significativamente mejor que los enfoques de hologramas generados por computadora existentes.

    Hacer que el nuevo sistema sea práctico requeriría traducir la configuración de la mesa de trabajo en un sistema que sería lo suficientemente pequeño como para incorporarlo en un sistema de realidad virtual o aumentada portátil. Los investigadores señalan que su enfoque de codiseñar hardware y software podría ser útil para mejorar otras aplicaciones de pantallas computacionales e imágenes computacionales en general.


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