今天，ARC 變革性元光學(xué)系統(tǒng)卓越中心 (TMOS) 和紐約城市大學(xué) (CUNY) 的研究人員在《自然通訊》上發(fā)表了一項新研究 ，該研究實現(xiàn)了一種用于平面光學(xué)成像系統(tǒng)的新型可調(diào)節(jié)邊緣檢測濾波器，可以在物體輪廓圖像和詳細的紅外圖像之間切換。

緊湊輕巧的模擬邊緣檢測圖像處理器的開發(fā)對于環(huán)境監(jiān)測和監(jiān)視等遙感應(yīng)用尤其重要，因為它有可能最大限度地縮小無人機尺寸、延長部署時間并降低運營成本。這項新研究是實現(xiàn)該設(shè)備的一大步，增加了標準紅外成像功能。

這可以使食品雜貨更便宜，因為農(nóng)民能夠更準確地確定哪些作物需要灌溉、施肥和病蟲害防治，而不是采取一刀切的農(nóng)作物管理方法。它還可以幫助保護瀕危物種，因為邊緣檢測系統(tǒng)可以提供有關(guān)棲息地類型和生態(tài)系統(tǒng)邊界的寶貴數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)用于棲息地恢復(fù)和保護，但目前收集成本很高。

邊緣檢測是一種圖像處理工具，可提取物體的輪廓，幫助區(qū)分物體和背景。目前，這是一個在圖像被捕獲后進行的數(shù)字過程，需要龐大的處理器和傳統(tǒng)的成像系統(tǒng)。這種形式的數(shù)字邊緣檢測會產(chǎn)生大量需要處理、存儲和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。

TMOS 研究人員及其合作伙伴開發(fā)的模擬圖像濾鏡可在拍攝圖像之前將拍攝對象縮小到輪廓，從而大幅減少生成的數(shù)據(jù)量。它還可以在需要時切換到未過濾的詳細紅外圖像，這是一項新穎的開發(fā)成果，當遙感器識別出潛在害蟲侵擾區(qū)域時，農(nóng)民可以收集更多信息。

該濾光片厚度僅為納米級，一層薄薄的相變材料二氧化釩 (VO2) 嵌入更厚的硅超表面內(nèi)。當濾光片的溫度發(fā)生變化時，VO2 會從絕緣狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榻饘贍顟B(tài)，處理后的圖像會從過濾輪廓轉(zhuǎn)變?yōu)槲催^濾的紅外圖像。

超光學(xué)(又稱平面光學(xué)和納米光子學(xué))是一個新領(lǐng)域，它通過使用超表面取代傳統(tǒng)透鏡來實現(xiàn)光學(xué)技術(shù)的小型化。該濾光片可與超透鏡結(jié)合使用，大大縮小成像系統(tǒng)的尺寸，非常適合用于無人機、衛(wèi)星和其他需要低尺寸、低重量和低功率要求的應(yīng)用。

主要作者 Michele Cotrufo 表示：“雖然最近的一些演示已經(jīng)利用超表面實現(xiàn)了模擬邊緣檢測，但迄今為止演示的大多數(shù)設(shè)備都是靜態(tài)的。它們的功能是固定的，無法動態(tài)改變或控制。然而，動態(tài)重新配置處理操作的能力是超表面能夠與數(shù)字圖像處理系統(tǒng)競爭的關(guān)鍵。這就是我們開發(fā)的。”

重要的是，在提供備受追捧的可重構(gòu)性的同時，超表面在數(shù)值孔徑、效率、各向同性和極化獨立性方面的性能也與其靜態(tài)對應(yīng)物相匹配。

TMOS 合作研究員 Andrea Alu 表示：“我們使用 VO2 層和局部加熱元件作為概念驗證。現(xiàn)在，有可能將研究范圍擴大到不需要加熱的非揮發(fā)性相變材料，或?qū)⑵渑c外部泵浦激光器集成以實現(xiàn)光誘導(dǎo)加熱。后一種情況可能為全光學(xué)可重構(gòu)非線性模擬計算開辟有趣的途徑。”

該原型由 TMOS 首席研究員 Madhu Bhaskaran 及其 RMIT 大學(xué)的團隊制作。Bhaskaran 表示：“二氧化釩等相變材料具有出色的調(diào)諧能力，可使設(shè)備變得‘智能’。正如我們所展示的，這些材料在未來的平面光學(xué)設(shè)備中大有可為。”

墨爾本大學(xué)的共同作者 Shaban Sulejman 表示：“這款過濾器令人興奮的地方在于其設(shè)計和所用材料使其適合大規(guī)模生產(chǎn)。它的工作溫度也與標準制造技術(shù)兼容，這使得它非常適合與商用系統(tǒng)集成，因此可以如此迅速地從研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H使用。”

TMOS 首席研究員、墨爾本大學(xué)教授 Ann Roberts 表示：“超光學(xué)有潛力改變無數(shù)行業(yè)，而且改變速度很快。傳統(tǒng)光學(xué)元件長期以來一直是阻礙設(shè)備進一步小型化的瓶頸。用薄膜光學(xué)元件替代或補充傳統(tǒng)光學(xué)元件的能力突破了這一瓶頸。

“對于農(nóng)業(yè)等行業(yè)來說，這可能意味著實時監(jiān)測環(huán)境狀況、從無人機或衛(wèi)星等遙感平臺獲取更好的圖像，以及進行更廣泛的數(shù)據(jù)收集，而無需應(yīng)對通常伴隨的后勤挑戰(zhàn)。”

這項研究是 ARC 資助的卓越中心實力的絕佳例證。這項工作是墨爾本大學(xué)和皇家墨爾本理工大學(xué)的 TMOS 研究人員以及紐約市立大學(xué) (CUNY) 的 TMOS 合作研究員 Andrea Alu 及其團隊的聯(lián)合項目。

TMOS 博士生 Shaban Sulejman 在研究實驗階段訪問了紐約市立大學(xué)，該中心的合作伙伴交流計劃為其提供了 5000 澳元獎學(xué)金，用于支持學(xué)生往返合作機構(gòu)的交通。