Smartphones

En ce qui concerne les smartphones, les appareils photo sont souvent mis à niveau pour les rendre plus petits tout en offrant plus de mégapixels. Dans le domaine médical, plus la caméra est petite, mieux c’est. Le dernier projet scientifique nous a donné le plus petit appareil photo au monde.

Appareil Photo De La Taille D'Un Sel Avec Des Performances Avancées

Appareil photo de la taille d’un sel avec des performances avancées

À noter, ce n’est pas la première tentative de l’humanité de fabriquer un appareil photo minuscule pour la recherche scientifique et à des fins médicales. Jusqu’à présent, les caméras compactes basées sur les métasurfaces ont produit des images déformées et floues avec des champs de vision limités.

« Bien qu’il existe des capteurs avec des pixels submicroniques, une miniaturisation supplémentaire a été interdite par les limitations fondamentales de l’optique conventionnelle » dire les chercheurs derrière la caméra de la taille d’un sel.

L’équipe de chercheurs de l’Université de Princeton a publié un article sur Nature, détaillant les problèmes des petites caméras précédemment développées. « Les systèmes d’imagerie traditionnels consistent en une cascade d’éléments de réfraction qui corrigent les aberrations, et ces objectifs volumineux imposent une limite inférieure à l’empreinte de la caméra. Un autre obstacle fondamental est la difficulté de réduire la distance focale, car cela induit des aberrations chromatiques plus importantes. »

Maintenant, l’équipe a réussi à surmonter les problèmes pour produire des photos nettes et en couleur, sur ce qu’ils appellent le système « nano-optique neuronal ». Les chercheurs affirment que les photos sur lesquelles ils ont cliqué sur leur appareil photo à système neuronal nano-optique sont comparables à l’appareil photo composé conventionnel qui est 500 000 fois plus grand.

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Comment Fonctionne La Caméra Neuronale Nano-Optique ?

Comment fonctionne la caméra neuronale nano-optique ?

Une image partagée par l’article des chercheurs montre un chiffre de ce que la caméra nano-optique neuronale peut capturer, tout en le comparant aux méthodes précédentes. Ici, les chercheurs expliquent la structure de la caméra qui est construite sur une soi-disant métasurface qui est remplie de 1,6 million de postes cylindriques qui ont chacun à peu près la taille d’un VIH.

Chaque poteau cylindrique a une structure unique et fonctionne comme une antenne optique qui reçoit la lumière. Ensuite, le caméra combine des algorithmes d’apprentissage automatique pour façonner et interpréter la lumière et le front d’onde optique. Les données combinées produisent des images de haute qualité, ce qui met de côté les méthodes conventionnelles.

« Des comparaisons expérimentales supplémentaires avec des conceptions monooptiques et méta-optiques alternatives sont présentées dans la note supplémentaire 11. Les images de vérité terrain sont acquises à l’aide d’une optique composée à six éléments dont le volume est 550 000 fois plus grand que la méta-optique. Notre reconstruction informatique complète Le pipeline fonctionne à des vitesses en temps réel et ne nécessite que 58 ms pour traiter une capture RVB de 720 px × 720 px », ont expliqué les chercheurs.

Applications De La Caméra Neuronale Nano-Optique ?

Applications de la caméra neuronale nano-optique ?

À l’heure actuelle, la principale application de la caméra nano-optique neuronale se situe dans le domaine médical et également pour la recherche scientifique. Les chercheurs visent également à utiliser la caméra avec des robots pour effectuer une endoscopie mini-invasive afin de diagnostiquer et de traiter des maladies. Cela dit, l’appareil photo de la taille d’un grain de sel a ouvert la voie à la refonte des gadgets, en particulier des smartphones.

« Nous pourrions transformer des surfaces individuelles en caméras à ultra haute résolution, vous n’auriez donc plus besoin de trois caméras à l’arrière de votre téléphone, mais tout l’arrière de votre téléphone deviendrait une caméra géante », Felix Heide, le auteur principal de l’étude et professeur adjoint d’informatique à Princeton dit.

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