Forscher der Princeton University und der University of Washington haben eine Mini-Kamera in der Größe eines groben Salzkorns entwickelt.
Das System basiert auf einer Technologie namens Metasurface, die mit 1,6 Millionen zylindrischen Pfosten besetzt ist und sich ähnlich wie ein Computerchip herstellen lässt.
Mikrokameras haben ein großes Potenzial, Probleme im menschlichen Körper zu erkennen und die Erkennung für superkleine Roboter zu ermöglichen, aber frühere Ansätze erfassten unscharfe, verzerrte Bilder mit begrenzten Sichtfeldern. Forscher der Princeton University und der University of Washington haben diese Hindernisse nun mit einer ultrakompakten Kamera von der Größe eines groben Salzkorns überwunden. Das neue System kann gestochen scharfe Vollfarbbilder erzeugen, die denen eines herkömmlichen zusammengesetzten Kameraobjektivs mit einem 500.000-fach größeren Volumen entsprechen, berichteten die Forscher in einem am 29. November in Nature Communications veröffentlichten Artikel. Durch ein gemeinsames Design der Kamerahardware und Computerverarbeitung könnte das System eine minimalinvasive Endoskopie mit medizinischen Robotern zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten ermöglichen und die Bildgebung für andere Roboter mit Größen- und Gewichtsbeschränkungen verbessern. Arrays von Tausenden solcher Kameras könnten für die Vollbilderfassung verwendet werden und Oberflächen in Kameras verwandeln. Während eine herkömmliche Kamera eine Reihe von gebogenen Glas- oder Kunststofflinsen verwendet, um Lichtstrahlen in den Fokus zu lenken, basiert das neue optische System auf einer Technologie namens Metasurface, die ähnlich wie ein Computerchip hergestellt werden kann. Die nur einen halben Millimeter breite Metaoberfläche ist mit 1,6 Millionen zylindrischen Stiften übersät, die jeweils ungefähr die Größe des Humanen Immunschwächevirus (HIV) haben. Jeder Pfosten hat eine einzigartige Geometrie und funktioniert wie eine optische Antenne. Um die gesamte optische Wellenfront richtig zu formen, ist es notwendig, das Design jedes Pfostens zu variieren. Mithilfe von auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen werden die Interaktionen der Pfosten mit Licht kombiniert, um die hochwertigsten Bilder und das größte Sichtfeld für eine bisher entwickelte Vollfarb-Metasurface-Kamera zu erzeugen.
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Bild: princeton.edu