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Nov 26, 2023

収差を補正する一体型撮像センサー

Nature volume 612、pages 62–71 (2022)この記事を引用する 32k アクセス数 21 引用数 54 Altmetric Metrics の詳細 平面デジタル イメージ センサーは、さまざまな分野での広範なアプリケーションを促進します。

Nature volume 612、pages 62–71 (2022)この記事を引用

32,000 アクセス

21件の引用

54 オルトメトリック

メトリクスの詳細

平面デジタル イメージ センサーは、幅広い分野での幅広い用途を容易にし 1、2、3、4、5、ピクセル数は近年急速に増加しています 2、6。 しかし、イメージング システムの実際の性能は、不完全なレンズや環境の外乱に起因する空間的に不均一な光学収差によって根本的に制限されます。 ここでは、ハードウェアを追加変更することなく汎用アプリケーション向けに収差補正された高速 3 次元写真を実現する、メタイメージング センサーと呼ばれる統合型走査型ライトフィールド イメージング センサーを提案します。 メタイメージング センサーは、2 次元の強度投影を直接検出するのではなく、振動コード化マイクロレンズ アレイを通じて非常に微細な 4 次元のライトフィールド分布をキャプチャし、後処理で複雑なフィールド変調画像の柔軟かつ正確な合成を可能にします。 。 このセンサーを使用することで、事前データなしで単一の球面レンズで最大ギガピクセルの高性能写真撮影を実現し、システム容量と光学イメージングのコストの桁違いの削減につながります。 動的な大気の乱気流が存在する場合でも、メタイメージング センサーは、取得速度を低下させることなく、80 センチメートル地上望遠鏡で 1,000 秒角にわたるマルチサイト収差補正を可能にし、高解像度の総観空調査への道を開きます。 さらに、高密度で正確な深度マップを同時に取得できるため、自動運転から産業検査までさまざまなアプリケーションが容易になります。

2 次元 (2D) イメージング センサーは、工業用検査、モバイル デバイス、自動運転 1、監視 2、医療診断 3、生物学 4、天文学 5 など、多くの分野に革命をもたらしました。 半導体産業の急速な発展の恩恵を受けて、デジタル センサーのピクセル数は過去 10 年間で急速に増加しました 2,6。 しかし、ほとんどのイメージング システムの実用的なパフォーマンスは、電子機器ではなく光学機器によって設定されるボトルネックに達しています。 たとえば、ギガピクセルセンサーの場合、不完全なレンズや環境外乱に起因する光学収差により、イメージングシステムの有効ピクセル数は通常メガピクセルレベルに制限されます。これにより、1点から発せられた光が広範囲に広がります。 2D センサー上で 7、8。 一方、3 次元 (3D) シーンを 2D 平面に投影すると、奥行きや局所的なコヒーレンスなど、ライト フィールドのさまざまな自由度が失われます。 その結果、統合センサーを使用して高密度の深度マップを取得することは長年の課題でした9。

光学工学の専門家は、連続モードで複数の精密設計レンズを使用して収差を補正する完璧なイメージング システムの設計に何百年も費やしてきました10。 ただし、光学設計と製造の難しさは、光学システムの自由度の総数を表し、回折限界により有効ピクセル数の上限を設定する空間帯域幅積に伴って指数関数的に増加します11。 この場合、大口径望遠鏡 12 やメソスコープ 13、14 など、大きな実効空間帯域幅積を備えた高性能インコヒーレント イメージング システムは、通常、非常に高価でかさばります。 メタレンズと自由曲面光学系は、大規模なスケールで十分な加工精度が与えられた場合に、最適化されたレンズ表面を製造することにより、この問題を軽減できる可能性があります 15,16。 画像のぼけ除去アルゴリズムは、点像分布関数 (PSF) の正確な推定によって画像のコントラストを改善する可能性があります 17、18、19。 コード化アパーチャを使用した PSF エンジニアリングは、周波数領域のヌルを削減することにより、より多くの情報を保存します 20,21。 ただし、低変調伝達関数 (MTF) によって失われた高周波情報を取得することは非常に困難であり、これらのアプローチでは通常、特に空間的に不均一な収差に対して、特定の事前データと正確な PSF 推定が必要です 22。 さらに、これらすべての方法は、被写界深度が浅い場合でも動的な環境収差の影響を受けやすくなります。