神經納米光學用于高質量薄透鏡成像

需要增透減反技術可以聯系我們上海工廠18917106313

上海卷柔新技術光電有限公司是一家專業研發生產光學儀器及其零配件的高科技企業，公司2005年成立在上海閔行零號灣創業園區，專業的光電鍍膜公司，技術背景依托中國科學院，卷柔產品主要涉及光學儀器及其零配件的研發和加工；光學透鏡、反射鏡、棱鏡，平板顯示，安防監控等光學鍍膜產品的開發和生產，為全球客戶提供上等的產品和服務。

文章**點：

基于此，美國普林斯頓大學的Ethan Tseng(一作)和Felix Heide(通訊)提出一種端到端可微成像模型聯合優化超表面和解卷積算法，設計了一個高質量、偏振不敏感的納米光學成像器，可以用于400-700nm的全彩、40°寬視場成像。成像效果可以媲美含6個鏡片、體積是其55萬倍的鏡頭。超表面f數為2，孔徑為500um，其涵蓋散射體數為160萬個。相比以往的超表面設計方法，孔徑翻倍，散射體數多一個數量級，計算效率還大大提升。

原理解析：

將物理上的超表面和圖像傳感器的成像與解卷積重建看作網絡的前向傳播模型，然后，網絡輸出與Ground Truth對比獲得損失函數，反向傳播優化超表面的面型參數和解卷積網絡的參數。超表面加工使用DUV光刻加工，便于大規模生產。

成像模型為：

圖像與光學系統的PSF卷積，相機感光加上其本身的噪聲得到帶噪聲的圖像，然后利用解卷積算法求得重建圖像。作者在成像模型采取了一些特殊操作，使得計算量大大減小。一是對多項式擬合meta-optics的冪用偶數，使得PSF是對稱的，從而只要沿著一個軸就可以模擬整個視場。二是用代理函數(proxy function)在局部相位近似下模擬散射體的相位響應，從而能使用自動微分進行逆向設計。*終內存需要相比傳統方法(FDTD法)下降近3000倍，速度提升三個數量級。

設計一個神經網絡架構，在學習的特征空間而不是原始圖像強度上做解卷積。這種技術結合了基于模型的解卷積的泛化能力和神經網絡的有效特征學習，從而能夠解決具有嚴重像差和大空間范圍的PSF的meta-optics的圖像解卷積，即使在模擬中訓練，也可以很好的推廣到實驗采集的圖像。

成像模型公式：

I是訓練的Ground Truth,O是前向傳播得到的像。 f_META作用在超表面上得到超表面的點擴散函數PSF，f_SENSOR描述圖像傳感器感光加上其本身的讀取噪聲。星號*代表卷積。

優化問題公式：

方程左邊大括號內，前者用于加工meta-optics，后者用于確定解卷積算法。

附圖：

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上海卷柔新技術光電有限公司是一家專業研發生產光學儀器及其零配件的高科技企業，公司2005年成立在上海閔行零號灣創業園區，專業的光電鍍膜公司，技術背景依托中國科學院，卷柔產品主要涉及光學儀器及其零配件的研發和加工；光學透鏡、反射鏡、棱鏡，平板顯示，安防監控等光學鍍膜產品的開發和生產，為全球客戶提供上等的產品和服務。

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