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联博统计_同济大学在衍射光学元件实现轻薄盘算成像取得希望

发表时间:2020-08-16 浏览量:41

光学成像系统已广泛地应用于我们生涯的各个方面,从安防监控到自动驾驶,从手机摄影到最近的疫情防控,光学成像系统都是其中的核心部件。当前光学成像系统都基于折射光学元件构建,为了实现高性能成像,通常需要庞大的光学镜头,导致系统长度长、重量重。例如现在手机相机的光学镜头,因其长度难以缩小而凸出于手机后壳。衍射光学元件(DOE)具有的平面化、轻薄、轴外像差小等特征,与先进的盘算成像手艺相连系,有望实现平面化成像系统,在保证成像性能的情况下,显着地缩小系统的长度和重量。


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图1.传统光学系统和基于衍射光学元件的平面化光学系统


为了衍射光学元件与盘算成像高效连系,实现轻薄高性能成像系统,将衍射光学元件和图像处置算法端到端协同设计必不可少。但现在还无法实现端到端协同设计实用化尺寸的衍射光学元件。主要原因在于端到端设计框架内存资源消耗极大,例如设计31个波长,口径8mm的DOE,其内存需求高达20GB,远超现在商用GPU显存巨细。针对该核心问题,同济大学周详光学工程研究所的顿雄博士,提出了基于同心圆环剖析的成像模子盘算降维理念,并进一步连系能量正则化,成功地将端到端设计框架的内存需求降低了一个数量级。这使得研究团队首次实现了端到端设计8mm口径、31个消色差波长的衍射光学元件。现实成像效果验证了其优异的成像性能。镜头有用微结构厚度仅2微米,其现实厚度仅取决于结构所接纳基底厚度,理论上可以薄至数百微米。该设计方式为基于衍射光学元件的轻薄盘算成像系统生长铺平了门路,有望将轻量化便携式盘算摄影引入全新时代。


图2.衍射光学元件与深度学习处置算法端到端协同设计

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