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워싱턴 D.C. 옵티카
연구원들은 잉크젯 인쇄를 사용하여 손바닥에 맞는 다중 스펙트럼 버전의 라이트 필드 카메라를 만들었습니다. 3D 카메라는 자율 주행, 재활용 재료 분류, 원격 감지와 같은 응용 분야에 유용할 수 있습니다. (이미지 :Maximilian Schambach, Karlsruhe Institute of Technology)연구원들은 잉크젯 인쇄를 사용하여 라이트 필드 카메라의 소형 다중 스펙트럼 버전을 만들었습니다. 손바닥에 쏙 들어가는 이 카메라는 자율 주행, 재활용 재료 분류, 원격 감지 등 다양한 용도에 유용할 수 있습니다.
3D 스펙트럼 정보는 물체와 재료를 분류하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 장면에서 3D 공간 및 스펙트럼 정보를 캡처하려면 일반적으로 여러 장치가 필요하거나 시간 집약적인 스캐닝 프로세스가 필요합니다. 이 새로운 라이트 필드 카메라는 단일 스냅샷에서 3D 정보와 스펙트럼 데이터를 동시에 획득하여 문제를 해결합니다.
독일 칼스루에 공과대학(Karlsruhe Institute of Technology)의 연구팀 리더인 Uli Lemmer는 "우리가 아는 바로는 이것이 다중 스펙트럼 라이트 필드 카메라의 가장 발전된 통합 버전입니다."라고 말했습니다. "우리는 장면의 깊이와 스펙트럼 속성을 재구성하기 위한 새로운 AI 방법과 결합하여 3D 정보를 획득하기 위한 고급 센서 시스템을 만들었습니다."
Optics Express 저널에 게재됨 연구원들은 새로운 카메라와 이미지 재구성 방법을 사용하여 스펙트럼 특성을 기반으로 장면의 객체를 구별할 수 있다고 보고합니다. 잉크젯 인쇄를 사용하여 카메라의 주요 광학 부품을 제작하면 쉽게 맞춤 제작하거나 대량으로 제조할 수 있습니다.
연구팀의 일원인 Michael Heizmann은 "카메라 이미지에서 재구성된 3D 데이터는 가상 및 증강 현실, 자율 자동차, 로봇 공학, 스마트 홈 장치, 원격 감지 및 기타 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다."라고 말했습니다. "예를 들어, 이 신기술을 사용하면 로봇이 인간과 더 잘 상호 작용할 수 있거나 재활용 시 물질 분류 및 분리의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 잠재적으로 건강한 조직과 질병에 걸린 조직을 분류하는 데 사용될 수도 있습니다."
플렌옵틱 카메라라고도 불리는 라이트 필드 카메라는 광선의 방향과 강도를 포착하는 특수 이미징 장치입니다. 영상 획득 후, 획득된 데이터로부터 3D 영상 정보를 재구성하기 위해 계산 처리가 사용됩니다. 이러한 카메라는 일반적으로 고해상도 카메라 칩의 픽셀에 맞춰 정렬된 마이크로렌즈 배열을 사용합니다.
다중 스펙트럼 라이트 필드 카메라를 만들기 위해 연구원들은 잉크젯 인쇄를 사용하여 물질의 단일 방울을 증착하여 초박형 현미경 슬라이드의 한쪽 면에 각 개별 렌즈를 형성한 다음 현미경 슬라이드의 반대쪽에 완전히 정렬된 컬러 필터 배열을 인쇄했습니다. 결과 광학 부품은 CMOS 카메라 칩에 직접 통합되었습니다. 잉크젯 인쇄 방법을 사용하면 광학 부품 간의 정밀한 정렬이 가능해 제조 복잡성이 크게 줄어들고 효율성이 향상되었습니다.
이 설정은 카메라 이미지에 얽혀 있는 스펙트럼 및 깊이 정보를 생성하기 때문에 연구원들은 각 구성 요소를 분리하는 방법을 개발했습니다. 그들은 딥 러닝을 기반으로 한 접근 방식이 획득한 측정값에서 직접 원하는 정보를 추출하는 데 가장 효과적이라는 것을 발견했습니다.
논문의 제1저자인 Qiaoshuang Zhang은 "다중 스펙트럼 라이트 필드 카메라를 만드는 과제는 제조, 시스템 설계 및 AI 기반 이미지 재구성의 최근 발전을 결합해야만 가능했습니다."라고 말했습니다. "이 작업은 광자 부품 제조에 있어 높은 정밀도와 산업적 확장성을 갖춘 다용도 방법인 잉크젯 인쇄의 한계를 뛰어넘었습니다."
연구원들은 서로 다른 거리에 있는 여러 색상의 3D 개체가 포함된 테스트 장면을 녹화하여 카메라를 테스트했습니다. 이미지 재구성 알고리즘은 많은 합성 이미지와 실제 다중 스펙트럼 이미지에 대해 훈련되고 테스트되었습니다. 결과는 프로토타입 카메라가 3D 공간 및 스펙트럼 정보를 동시에 획득할 수 있으며 단일 스냅샷 내에서 다양한 스펙트럼 구성 및 깊이 정보를 통해 다양한 객체를 이미지화하고 구별할 수 있음을 보여줍니다.
이제 첫 번째 개념 증명을 완료한 연구자들은 다중 스펙트럼 정보를 획득할 수 있는 라이트 필드 카메라가 유용할 수 있는 다양한 응용 분야를 탐색하고 있습니다.
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