A medida que las técnicas de identificación de objetos y reconstrucción tridimensional (3D) se vuelven esenciales en diversos campos de la ingeniería inversa, la inteligencia artificial, el diagnóstico médico y la producción industrial, existe un enfoque cada vez mayor en la búsqueda de métodos mucho más eficientes, más rápidos y más integrados que puedan simplificar procesamiento.
En el campo actual de la identificación de objetos y la reconstrucción 3D, la extracción de información de contornos de muestras se logra principalmente mediante varios algoritmos informáticos. Los procesadores de computadora tradicionales sufren múltiples limitaciones, como un alto consumo de energía, funcionamiento a baja velocidad y algoritmos complejos. En este sentido, recientemente ha habido una creciente atención en la búsqueda de métodos ópticos alternativos para realizar esas técnicas.
El desarrollo de la teoría de la computación óptica y el procesamiento de imágenes ha proporcionado una base teórica más completa para las técnicas de identificación de objetos y reconstrucción 3D. Los métodos ópticos han recibido más atención como paradigma alternativo a los mecanismos tradicionales en los últimos años debido a sus enormes ventajas de velocidad de operación ultrarrápida, alta integración y baja latencia.
Como nanoestructuras bidimensionales diseñadas en escalas de sublongitud de onda, las metasuperficies han exhibido capacidades notables en los desarrollos revolucionarios en óptica, que pueden simplificar e integrar profundamente de manera efectiva la huella de los sistemas ópticos.
En aplicaciones prácticas, las metasuperficies han demostrado la capacidad de manipular eficientemente varios parámetros de la luz. Como resultado, las metasuperficies se emplean en numerosos campos potenciales, como la computación óptica analógica, la criptografía óptica, el diseño de dispositivos ópticos, la manipulación de señales, las imágenes de microscopía, las imágenes ópticas y la nanopintura.
Como componente bidimensional diseñado artificialmente, la metasuperficie de computación óptica ha mostrado el carácter sobrenatural de controlar las distribuciones de fase, amplitud, polarización y frecuencia del haz de luz, capaz de realizar operaciones matemáticas en el campo de luz de entrada.
Recientemente, el grupo de investigación de los profesores Hailu Luo de la Facultad de Física y Electrónica de la Universidad de Hunan en China propuso una técnica de identificación de objetos totalmente óptica y reconstrucción 3D basada en metasuperficies de computación óptica. A diferencia de los mecanismos tradicionales, este esquema reduce el consumo de memoria en el procesamiento de la extracción de la superficie del contorno. La identificación y reconstrucción de resultados experimentales a partir de objetos de alto y bajo contraste concuerdan bien con los objetos reales. La exploración de las técnicas totalmente ópticas de identificación de objetos y reconstrucción 3D proporciona aplicaciones potenciales de alta eficiencia, bajo consumo y sistemas compactos.
Los autores del artículo, publicado en Opto-Electronic Advances , proponen una técnica totalmente óptica de identificación de objetos y reconstrucción 3D basada en metasuperficie de computación óptica. Al diseñar y fabricar una metasuperficie de computación óptica, se logra la identificación totalmente óptica de objetos y la reconstrucción 3D de objetos de alto y bajo contraste.
A diferencia de la investigación anterior de imágenes 3D basada en metasuperficies, este método se basa en la computación óptica analógica para obtener la información del contorno de los objetos y puede lograr la identificación de objetos y la reconstrucción 3D tanto de objetos de alto como de bajo contraste, lo que puede proporcionar una aplicación única de computación óptica analógica basada en metasuperficies. El principio del sistema de identificación de objetos se ilustra esquemáticamente en la Fig. 1(a).
Cuando el objeto observado se agrega al sistema, el sistema puede generar la información del contorno del objeto mediante el método totalmente óptico. La capacidad de identificación de objetos de este sistema también se puede ampliar a la tecnología de reconstrucción 3D totalmente óptica. Recombinando diferentes imágenes de proyección del objeto observado, se puede obtener un modelo 3D del objeto observado, ya sea un objeto de alto contraste o un objeto de bajo contraste [Fig. 1(b)].
En teoría, la superficie del contorno 3D de un objeto de alto contraste puede considerarse como una superposición de infinitos contornos bidimensionales. Por lo tanto, para objetos de alto contraste, se proponen el método de rotación y el método de corte para obtener la reconstrucción 3D. Para objetos de bajo contraste, el modelo de reconstrucción 3D se puede adquirir rompiendo la técnica del estado de polarización ortogonal.
Para confirmar la viabilidad de la reconstrucción 3D en el esquema anterior, se toma una esfera en la Fig. 2 (a) como ejemplo. Al girar el objeto a intervalos iguales en el sistema óptico, la cámara CCD puede capturar múltiples resultados de contorno del objeto en diferentes planos de proyección, como se muestra en la Fig. 2 (b). Finalmente, el modelo de reconstrucción experimental 3D del objeto de alto contraste se puede reconstruir reorganizando y combinando toda la información del contorno [Fig. 2(c)].
En las Figs. 3(d)–3(e), semilla de cilantro, modelo de hongo y modelo de paleta se han utilizado para demostrar este proceso reconstruido. En teoría, cuanto menor sea el ángulo de separación, más preciso será el modelo reconstruido. Como demostraciones de prueba de concepto, utilizando únicamente los contornos limitados para ilustrar la viabilidad de este esquema para la reconstrucción 3D, los resultados del experimento demuestran que esta técnica es facilitadora y precisa.
Sin pérdida de generalidad, el grupo de investigación se centra en objetos de alto contraste con superficies de contorno complejas. Para algunos objetos de alto contraste con superficies complejas, el método de reconstrucción 3D mediante objetos giratorios ya no es aplicable. Por ello, este grupo propuso otro método de reconstrucción 3D cortando objetos. Tomando una esfera en la Fig. 3 (a) como ejemplo, los objetos se cortan a intervalos pequeños y una cámara CCD puede capturar múltiples resultados de contorno del objeto en diferentes planos de proyección, como se muestra en la Fig. 3 (b).
Finalmente, el modelo de reconstrucción experimental 3D del objeto de alto contraste se puede reconstruir reorganizando y combinando toda la información del contorno [Fig. 3(c)]. En teoría, cuanto mayor sea la precisión del proceso de corte, más preciso será el modelo 3D reconstruido. Como demostraciones de prueba de concepto, se han utilizado algunas geometrías simples con características distintas, como ranura, descanso y saliente, para verificar este experimento en las Figs. 3(d1)–3(f1).
Al cortar estos tres objetos para obtener su información de contorno en diferentes planos, reorganizar y combinar esa información de contorno y finalmente obtener el modelo de reconstrucción experimental 3D sobre ellos en las Figs. 3(d2)–3(f2). Ya sea una ranura con una muesca en el interior, una protuberancia elevada en el exterior o un rellano biselado, las formas y tamaños de los modelos de reconstrucción experimentales en 3D concuerdan con los objetos originales. Este método tiene una aplicación potencial para la reconstrucción 3D de objetos con superficies o estructuras internas complejas.
Al explorar la aplicación de un sistema informático analógico totalmente óptico basado en una metasuperficie de computación óptica, se propone y realiza una técnica de identificación óptica de objetos y reconstrucción 3D para objetos de alto y bajo contraste. Se espera que este trabajo se aplique al cribado de semillas, la detección de topografía de superficies y la reconstrucción microscópica cuantitativa en 3D. Esta investigación proporcionará una dirección única para el procesamiento de imágenes y la detección industrial.
Más información: Dingyu Xu et al, Identificación de objetos totalmente óptica y reconstrucción tridimensional basada en metasuperficie de computación óptica, Avances optoelectrónicos (2023). DOI:10.29026/oea.2023.230120
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