O vídeo mostra o sensor de profundidade metalens trabalhando em tempo real para capturar a profundidade das chamas das velas translúcidas. As duas imagens à esquerda são as imagens brutas capturadas no sensor da câmera. Eles são formados pelos metalens e são borrados de forma ligeiramente diferente. A partir dessas duas imagens, os pesquisadores calculam a profundidade dos objetos em tempo real. A imagem à direita mostra o mapa de profundidade calculado. Crédito:Qi Guo e Zhujun Shi / Harvard University
Para todos os nossos avanços tecnológicos, nada supera a evolução quando se trata de pesquisa e desenvolvimento. Pegue as aranhas saltadoras. Esses pequenos aracnídeos têm percepção de profundidade impressionante, apesar de seus cérebros minúsculos, permitindo-lhes atacar com precisão alvos desavisados de vários comprimentos de corpo de distância.
Inspirado por essas aranhas, pesquisadores da Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas (SEAS) de Harvard John A. Paulson desenvolveram um sensor de profundidade compacto e eficiente que pode ser usado a bordo de microrrobôs, em pequenos dispositivos vestíveis, ou em fones de ouvido leves de realidade virtual e aumentada. O dispositivo combina um multifuncional, flat metalens com um algoritmo ultra-eficiente para medir a profundidade em um único tiro.
"A evolução produziu uma ampla variedade de configurações ópticas e sistemas de visão que são adaptados para diferentes propósitos, "disse Zhujun Shi, um Ph.D. candidato no Departamento de Física e co-primeiro autor do artigo. "O design óptico e a nanotecnologia estão finalmente nos permitindo explorar sensores de profundidade artificiais e outros sistemas de visão que são igualmente diversos e eficazes."
A pesquisa é publicada em Proceedings of the National Academy of Sciences .
Muitos dos sensores de profundidade de hoje, como aqueles em telefones, carros e consoles de videogame, use fontes de luz integradas e várias câmeras para medir a distância. ID facial em um smartphone, por exemplo, usa milhares de pontos de laser para mapear os contornos do rosto. Isso funciona para dispositivos grandes com espaço para baterias e computadores rápidos, mas e os pequenos dispositivos com capacidade e computação limitadas, como relógios inteligentes ou microrrobôs?
O vídeo mostra o sensor de profundidade metalens trabalhando em tempo real para capturar a profundidade das moscas-das-frutas. As duas imagens à esquerda são as imagens brutas capturadas no sensor da câmera. Eles são formados pelos metalens e são borrados de forma ligeiramente diferente. A partir dessas duas imagens, os pesquisadores calculam a profundidade dos objetos em tempo real. A imagem à direita mostra o mapa de profundidade calculado. Crédito:Qi Guo e Zhujun Shi / Harvard University
Evolução, ao que parece, oferece muitas opções.
Humanos medem profundidade usando visão estéreo, ou seja, quando olhamos para um objeto, cada um de nossos dois olhos está coletando uma imagem ligeiramente diferente. Experimente o seguinte:segure um dedo diretamente na frente do rosto e alterne abrindo e fechando cada um dos olhos. Vê como seu dedo se move? Nossos cérebros captam essas duas imagens, examine-os pixel por pixel e, com base em como os pixels mudam, calcula a distância até o dedo.
"Esse cálculo de correspondência, onde você tira duas imagens e realiza uma busca pelas partes que correspondem, é computacionalmente pesado, "disse Todd Zickler, o William e Ami Kuan Danoff Professor de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação no SEAS e co-autor sênior do estudo. "Os humanos têm uma boa, grande cérebro para esses cálculos, mas as aranhas não. "
As aranhas saltadoras desenvolveram um sistema mais eficiente para medir a profundidade. Cada olho principal tem algumas retinas semitransparentes dispostas em camadas, e essas retinas medem várias imagens com diferentes quantidades de desfoque. Por exemplo, se uma aranha saltadora olhar para uma mosca-das-frutas com um de seus olhos principais, a mosca aparecerá mais nítida na imagem de uma retina e mais borrada em outra. Essa mudança no desfoque codifica informações sobre a distância até a mosca.
Na visão computacional, este tipo de cálculo de distância é conhecido como profundidade da desfocagem. Mas por enquanto, replicar a Natureza exigiu câmeras grandes com componentes internos motorizados que podem capturar imagens com focos diferentes ao longo do tempo. Isso limita a velocidade e as aplicações práticas do sensor.
Uma ilustração de um metalens projetado para detecção de profundidade compacta. Consiste em nanopilares quadrados espaçados em comprimento de onda. Alternando dois padrões nanopilares diferentes, visualizado aqui em vermelho e azul, este metalens forma duas imagens ao mesmo tempo. As duas imagens imitam as imagens capturadas pelas camadas da retina nos olhos das aranhas saltadoras. Crédito:Qi Guo e Zhujun Shi / Harvard University
É aí que entra o metalens.
Federico Capasso, o Professor Robert L. Wallace de Física Aplicada e Vinton Hayes Pesquisador Sênior em Engenharia Elétrica na SEAS e co-autor sênior do artigo, e seu laboratório já demonstrou metalenses que podem produzir simultaneamente várias imagens contendo diferentes informações. Construindo a partir dessa pesquisa, a equipe projetou um metalens que pode produzir simultaneamente duas imagens com desfoque diferente.
"Em vez de usar retina em camadas para capturar várias imagens simultâneas, como as aranhas saltadoras fazem, o metalens divide a luz e forma duas imagens desfocadas de forma diferente lado a lado em um fotossensor, "disse Shi, que faz parte do laboratório de Capasso.
Um algoritmo ultraeficiente, desenvolvido pelo grupo de Zickler, em seguida, interpreta as duas imagens e constrói um mapa de profundidade para representar a distância do objeto.
"Ser capaz de projetar metassuperfícies e algoritmos computacionais juntos é muito empolgante, "disse Qi Guo, um Ph.D. candidato no laboratório de Zickler e co-primeiro autor do artigo. "Esta é uma nova maneira de criar sensores computacionais, e abre a porta para muitas possibilidades. "
"Metalenses é uma tecnologia revolucionária devido à sua capacidade de implementar funções ópticas novas e existentes com muito mais eficiência, mais rápido e com muito menos volume e complexidade do que as lentes existentes, ", disse Capasso." A fusão de avanços em design óptico e imagem computacional nos levou a esta nova câmera de profundidade que abrirá uma ampla gama de oportunidades em ciência e tecnologia. "
