據(jù)報道，想象一下你想要某個物體一模一樣的復(fù)制品，再設(shè)想下你從口袋里拿出手機，利用手機里集成的3D成像器拍張照，然后發(fā)送給3D打印機，在數(shù)分鐘內(nèi)你就獲得了一個精確的復(fù)制品，后者與原始物體的精確誤差為微米范圍。多虧了美國加州理工學(xué)院發(fā)明的一種新型、高分辨率的微型3D成像器，這一設(shè)想可能很快將變?yōu)楝F(xiàn)實。
加州理工科學(xué)家發(fā)明新型硅芯片快速3D成像成本低廉
如果你想要利用3D打印機創(chuàng)造一個精確的復(fù)制品，首先你需要利用3D 照相機對物體進行高分辨率的掃描，測量它的長寬高。這樣的3D成像技術(shù)已經(jīng)存在幾十年了，但最敏感的系統(tǒng)仍太大且太昂貴，不適合用于消費性產(chǎn)品應(yīng)用。
相反，一種廉價、緊湊且高度精確的新設(shè)備納米光子相干成像儀(Nanophotonic Coherent Imager，簡稱NCI)或可以改變這一現(xiàn)狀。利用并不昂貴、大小不超過1平方毫米的硅片，NCI提供了任何納米光子3D成像設(shè)備所能獲得的最高的深度測量精確性。這項由加州理工學(xué)院工程和應(yīng)用科學(xué)學(xué)院的電氣工程學(xué)托馬斯G梅爾斯教授阿里·哈吉米瑞(Ali Hajimiri)帶領(lǐng)進行的實驗室研究被發(fā)表在2月的期刊《光學(xué)快線》上。
在正常的相機里，每一個像素代表圖像里一個特定點接受到的光的密度，無論這一點距離相機是近是遠(yuǎn)，這意味著像素并沒有提供物體與相機的相對距離的信息。相比之下，美國加州理工學(xué)院小組的NCI創(chuàng)造的圖片里每一個像素都提供了距離和密度信息。“芯片上的每一個像素都是一個獨立的干涉儀——這種設(shè)備是利用個光波的干涉進行精確的測量——干涉儀除了會檢測信號的強度，還能檢測它的相位和頻率。” 哈吉米瑞說道。
這一最新芯片利用了一種現(xiàn)有的檢測和測距技術(shù)，名為LIDAR，這種技術(shù)利用掃描激光束照亮目標(biāo)物體?；谑褂玫募す獾牟ㄩL，科學(xué)家們可以分析從物體上反射出來的光，同時LIDAR可以收集有關(guān)物體的大小和與激光距離等信息，從而創(chuàng)造一張周圍環(huán)境的圖像。“通過在相干成像儀上布滿小的LIDAR陣列，我們可以對物體或者場景的不同部分同時成像，而不需要成像器內(nèi)任何機械運動。” 哈吉米瑞解釋道。
NCI 可以提供這樣高分辨率圖片和信息多虧了名為一種名為相干性的光學(xué)概念。如果兩個光波是相干的，那么這些光波具有相同的頻率，光波的波峰和波谷將彼此對齊。從物體上反射的光將被芯片上的探測器——光柵耦合器所接收，從而形成“像素”，因為每個耦合器檢測的光代表3D圖像上的一個像素。NIC芯片會檢測物體不同點反射的光的相位、頻率和密度，并用于確定目標(biāo)點的精確距離。
由于相干光具有一致的頻率和波長，它常被用作測量反射光之間差異的參照。通過這種方法，NCI利用相干光作為精確的尺測量物體的大小和物體上每個點與相機的距離。這些光再轉(zhuǎn)化為包含每個像素的密度和距離信息的電信號——這些信息都是創(chuàng)造3D圖像必不可少的。
相干光的結(jié)合不僅實現(xiàn)了3D成像達到了硅光子學(xué)里最高的深度測量精確性，還實現(xiàn)了極大縮小設(shè)備的大小。“通過在硅片的小管子里耦合、限制和處理反射光，我們能夠?qū)⒚總€LIDAR元素縮小到幾百微米的規(guī)模——這足夠小使得我們可以在300微米*300微米的活躍區(qū)域里放下16個這樣的相干成像儀。” 哈吉米瑞說道。
NCI概念的第一批證明只有16個相干像素，這意味著在任何距離它產(chǎn)生的3D圖像只有16個像素。然而，研究人員還發(fā)明了一種新方法實現(xiàn)對更大物體的成像：通過首先對4*4像素區(qū)域進行成像，然后以4像素為單位移動物體從而對下一個區(qū)域進行成像，以此類推。利用這種方法，研究人員使用該設(shè)備在0.5米的距離掃描并創(chuàng)造了一美分正面上“山谷”的3D圖片，分辨率達到微米級別。
在未來，哈吉米瑞表示目前的16像素陣列可以輕松的擴展到幾十萬像素。有朝一日，通過創(chuàng)造這些微型LIDARs陣列，成像器或可以用于更廣闊的領(lǐng)域，從精確的3D掃描和打印到幫助無人駕駛車輛避免碰撞，再到提高超精細(xì)人機界面的運動敏感性——哪怕病人眼睛最細(xì)微的移動或者病人心跳每分鐘的變化都可以被檢測到。
“這種基于芯片的最新成像器的小尺寸和高質(zhì)量將導(dǎo)致成本的極大縮減，通過將這些系統(tǒng)集成至個人設(shè)備，例如智能手機，它將導(dǎo)致這類系統(tǒng)產(chǎn)生上千種新應(yīng)用。” 哈吉米瑞說道。這項研究的其它合作作者包括加州理工學(xué)院前博士后研究員、現(xiàn)賓夕法尼亞大學(xué)助理教授菲羅茲·阿弗拉圖尼(Firooz Aflatouni)、研究生貝赫魯茲·阿比里(Behrooz Abiri)和安格德·雷基( Angad Rekhi)。這項研究得到了加州理工學(xué)院創(chuàng)新項目的資金支持。
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