Los investigadores han desarrollado una cámara que utiliza una matriz de microlentes delgadas y nuevos algoritmos de procesamiento de imágenes para capturar información 3D sobre objetos en una escena con una sola exposición. La cámara podría ser útil para una variedad de aplicaciones, como inspección de piezas industriales, reconocimiento de gestos y recopilación de datos para sistemas de visualización 3D.

"Consideramos que nuestra cámara no tiene lentes porque reemplaza las lentes a granel utilizadas en las cámaras convencionales con una matriz de microlentes delgada y liviana hecha de polímero flexible", dijo el líder del equipo de investigación, Weijian Yang, de la Universidad de California, Davis. "Debido a que cada microlente puede observar objetos desde diferentes ángulos de visión, puede realizar tareas de imagen complejas, como adquirir información 3D de objetos parcialmente oscurecidos por objetos más cercanos a la cámara".

En la revista Optics Express , Yang y el primer autor Feng Tian, ​​estudiante de doctorado en el laboratorio de Yang, describen la nueva cámara 3D. Debido a que la cámara aprende de los datos existentes cómo reconstruir digitalmente una escena 3D, puede producir imágenes 3D en tiempo real.

"Esta cámara 3D podría usarse para dar a los robots visión 3D, lo que podría ayudarlos a navegar en el espacio 3D o permitir tareas complejas como la manipulación de objetos finos", dijo Yang. "También podría usarse para adquirir información rica en 3D que podría proporcionar contenido para pantallas 3D utilizadas en juegos, entretenimiento y muchas otras aplicaciones".

Una cámara que aprende

La nueva cámara surgió de un trabajo anterior en el que los investigadores desarrollaron un microscopio compacto que puede generar imágenes de estructuras microscópicas en 3D para aplicaciones biomédicas. "Construimos el microscopio utilizando una matriz de microlentes y pensamos que se podría aplicar un concepto similar para obtener imágenes de objetos macroscópicos", dijo Yang.

Las lentes individuales de la nueva cámara le permiten ver objetos desde diferentes ángulos o perspectivas, lo que proporciona información de profundidad. Aunque otros grupos de investigación han desarrollado cámaras basadas en conjuntos de microlentes de una sola capa, ha sido difícil hacerlas prácticas debido a los extensos procesos de calibración y las lentas velocidades de reconstrucción.

Para hacer una cámara 3D más práctica para objetos macroscópicos, los investigadores consideraron la matriz de microlentes y el algoritmo de reconstrucción juntos en lugar de abordar cada uno por separado. Diseñaron y fabricaron a medida la matriz de microlentes, que contiene 37 lentes pequeñas distribuidas en una capa circular de polímero de solo 12 milímetros de diámetro. El algoritmo de reconstrucción que desarrollaron se basa en una red neuronal artificial altamente eficiente que aprende a mapear información de la imagen a los objetos en una escena.

"Muchas redes neuronales existentes pueden realizar tareas designadas, pero el mecanismo subyacente es difícil de explicar y comprender", dijo Yang. "Nuestra red neuronal se basa en un modelo físico de reconstrucción de imágenes. Esto hace que el proceso de aprendizaje sea mucho más fácil y da como resultado reconstrucciones de alta calidad".

Una vez que se completa el proceso de aprendizaje, puede reconstruir imágenes que contienen objetos que están a diferentes distancias de la cámara a una velocidad muy alta. La nueva cámara no necesita calibración y se puede usar para mapear ubicaciones 3D y perfiles espaciales, o contornos, de objetos.

Ver a través de los objetos

Después de realizar simulaciones numéricas para verificar el rendimiento de la cámara, los investigadores realizaron imágenes en 2D que mostraron resultados agradables a la percepción. Luego probaron la capacidad de la cámara para generar imágenes en 3D de objetos a diferentes profundidades. La reconstrucción 3D resultante podría reenfocarse a diferentes profundidades o distancias. La cámara también creó un mapa de profundidad que coincidía con la disposición real del objeto.

"En una demostración final, demostramos que nuestra cámara podía captar imágenes de objetos detrás de los obstáculos opacos", dijo Yang. "Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración de imágenes de objetos detrás de obstáculos opacos utilizando una cámara sin lentes".

Los investigadores están trabajando actualmente para reducir los artefactos, o errores, que aparecen en las reconstrucciones 3D y mejorar los algoritmos para obtener una calidad y una velocidad aún mayores. También quieren miniaturizar el espacio total del dispositivo para que quepa en un teléfono celular, lo que lo haría más portátil y habilitaría más aplicaciones.

"Nuestra cámara 3D sin lentes utiliza imágenes computacionales, un enfoque emergente que optimiza conjuntamente el hardware de imágenes y los algoritmos de reconstrucción de objetos para lograr las tareas y la calidad de imágenes deseadas", dijo Yang. "Con el reciente desarrollo de técnicas de fabricación de microópticas avanzadas y de bajo costo, así como los avances en el aprendizaje automático y los recursos computacionales, la imagen computacional permitirá muchos nuevos sistemas de imagen con funcionalidad avanzada". + Explora más

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