À medida que a identificação de objetos e as técnicas de reconstrução tridimensional (3D) se tornam essenciais em vários campos de engenharia reversa, inteligência artificial, diagnóstico médico e produção industrial, há um foco crescente na busca de métodos amplamente eficientes, mais rápidos e mais integrados que possam simplificar em processamento.



No campo atual de identificação de objetos e reconstrução 3D, a extração de informações de contorno de amostras é realizada principalmente por vários algoritmos de computador. Os processadores de computador tradicionais sofrem de múltiplas restrições, como alto consumo de energia, operação em baixa velocidade e algoritmos complexos. A este respeito, tem havido recentemente uma atenção crescente na procura de métodos ópticos alternativos para realizar essas técnicas.

O desenvolvimento da teoria da computação óptica e do processamento de imagens forneceu uma base teórica mais completa para a identificação de objetos e técnicas de reconstrução 3D. Os métodos ópticos têm recebido mais atenção como paradigma alternativo aos mecanismos tradicionais nos últimos anos devido às suas enormes vantagens de velocidade de operação ultrarrápida, alta integração e baixa latência.

Como nanoestruturas bidimensionais projetadas em escalas de comprimento de onda, as metassuperfícies exibiram capacidades notáveis ​​nos desenvolvimentos revolucionários em óptica, que podem efetivamente simplificar e integrar profundamente a pegada dos sistemas ópticos.

Em aplicações práticas, as metassuperfícies têm mostrado a capacidade de manipular eficientemente vários parâmetros de luz. Como resultado, as metassuperfícies são empregadas em vários campos potenciais, como computação óptica analógica, criptografia óptica, projeto de dispositivos ópticos, manipulação de sinais, imagens de microscopia, imagens ópticas e nanopintura.

Como um componente bidimensional projetado artificialmente, a metassuperfície de computação óptica exibiu o caráter supernormal de controlar distribuições de fase, amplitude, polarização e frequência do feixe de luz, capaz de realizar operações matemáticas no campo de luz de entrada.

Recentemente, o grupo de pesquisa dos professores Hailu Luo da Escola de Física e Eletrônica da Universidade de Hunan, na China, propôs uma técnica totalmente óptica de identificação de objetos e reconstrução 3D baseada em metassuperfícies de computação óptica. Ao contrário dos mecanismos tradicionais, este esquema reduz o consumo de memória no processamento da extração da superfície do contorno. A identificação e reconstrução de resultados experimentais de objetos de alto e baixo contraste concordam bem com os objetos reais. A exploração de técnicas totalmente ópticas de identificação de objetos e reconstrução 3D fornece aplicações potenciais de alta eficiência, baixo consumo e sistemas compactos.

Os autores do artigo, publicado em Opto-Electronic Advances , propõem uma técnica totalmente óptica de identificação de objetos e reconstrução 3D baseada em metasuperfície de computação óptica. Ao projetar e fabricar uma metassuperfície de computação óptica, são realizadas a identificação totalmente óptica de objetos e a reconstrução 3D de objetos de alto e baixo contraste.

Diferente da pesquisa anterior de imagens 3D baseada em metassuperfície, este método depende da computação óptica analógica para obter as informações de contorno dos objetos e pode alcançar a identificação de objetos e a reconstrução 3D de objetos de alto e baixo contraste, o que pode fornecer uma aplicação exclusiva de computação analógica óptica baseada em metassuperfície. O princípio do sistema de identificação de objetos é ilustrado esquematicamente na Fig. 1 (a).

Quando o objeto observado é adicionado ao sistema, o sistema pode gerar informações de contorno sobre o objeto por meio do método totalmente óptico. A capacidade de identificação de objetos deste sistema também pode ser estendida à tecnologia de reconstrução 3D totalmente óptica. Ao recombinar diferentes imagens de projeção do objeto observado, um modelo 3D do objeto observado pode ser obtido, seja ele um objeto de alto contraste ou um objeto de baixo contraste [Fig. 1(b)].

Teoricamente falando, a superfície de contorno 3D de um objeto de alto contraste pode ser considerada como uma superposição de contornos bidimensionais infinitos. Portanto, para objetos de alto contraste, o método de rotação e o método de corte são propostos para obter a reconstrução 3D. Para objetos de baixo contraste, o modelo de reconstrução 3D pode ser adquirido quebrando a técnica do estado de polarização ortogonal.

Para confirmar a viabilidade da reconstrução 3D no esquema acima, uma esfera é tomada na Fig. 2 (a) como exemplo. Ao girar o objeto em intervalos iguais no sistema óptico, múltiplos resultados de contorno do objeto em diferentes planos de projeção podem ser capturados pela câmera CCD, como mostrado na Fig. Finalmente, o modelo de reconstrução experimental 3D do objeto de alto contraste pode ser reconstruído reorganizando e combinando toda a informação do contorno [Fig. 2(c)].

Nas Figs. 3 (d) –3 (e), semente de coentro, modelo de cogumelo e modelo de pirulito foram usados ​​para demonstrar esse processo reconstruído. Teoricamente falando, quanto menor o ângulo de espaçamento, mais preciso é o modelo reconstruído. Como demonstrações de prova de conceito, utilizando apenas os contornos limitados para ilustrar a viabilidade deste esquema para reconstrução 3D, os resultados do experimento demonstram que esta técnica é facilitadora e precisa.

Sem perda de generalidade, o grupo de pesquisa concentra-se em objetos de alto contraste com superfícies de contorno complexas. Para alguns objetos de alto contraste com superfícies complexas, o método de reconstrução 3D por rotação de objetos não é mais aplicável. Portanto, este grupo propôs outro método de reconstrução 3D através do fatiamento de objetos. Tomando uma esfera na Figura 3 (a) como exemplo, os objetos são cortados em pequenos intervalos, e múltiplos resultados de contorno do objeto em diferentes planos de projeção podem ser capturados por uma câmera CCD, como mostrado na Figura 3 (b).

Finalmente, o modelo de reconstrução experimental 3D do objeto de alto contraste pode ser reconstruído reorganizando e combinando toda a informação do contorno [Fig. 3(c)]. Teoricamente, quanto maior a precisão do processo de fatiamento, mais preciso será o modelo 3D reconstruído. Como demonstrações de prova de conceito, algumas geometrias simples com características distintas, como ranhura, assentamento e ressalto foram usadas para verificar este experimento nas Figs. 3(d1)–3(f1).

Ao fatiar esses três objetos para obter suas informações de contorno em diferentes planos, reorganizando e combinando essas informações de contorno e, finalmente, obtendo o modelo de reconstrução experimental 3D sobre eles nas Figs. 3(d2)–3(f2). Quer se trate de uma ranhura com um entalhe no interior, uma saliência elevada no exterior ou um patamar chanfrado, as formas e tamanhos dos modelos de reconstrução experimental 3D estão de acordo com os objetos originais. Este método tem aplicação potencial para a reconstrução 3D de objetos com superfícies complexas ou estruturas internas.

Ao explorar a aplicação de um sistema de computação analógico totalmente óptico baseado em metassuperfície de computação óptica, uma técnica de identificação de objetos ópticos e reconstrução 3D para objetos de alto e baixo contraste é proposta e realizada. Espera-se que este trabalho seja aplicado à triagem de sementes, detecção de topografia de superfície e reconstrução microscópica quantitativa em 3D. Esta pesquisa fornecerá uma direção única para processamento de imagens e detecção industrial.

Mais informações: Dingyu Xu et al, Identificação totalmente óptica de objetos e reconstrução tridimensional baseada em metassuperfície de computação óptica, Opto-Electronic Advances (2023). DOI:10.29026/oea.2023.230120
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