Un appareil photo de la taille d’un gros grain de sel est capable de produire des images nettes et colorées du corps humain.

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Les caméras de très petite taille ont un grand potentiel pour détecter les problèmes du corps humain par des nanorobots, mais les équipements connus jusqu’à présent ont capturé des images déformées et floues avec des champs de vision limités.

Des chercheurs de l’Université de Princeton (PU) et de l’Université de Washington (UW) ont surmonté ces obstacles et ont pu créer une caméra compacte de la taille d’un grain de gros sel, équipée d’un système appelé nano-optique neuronale.

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Une nanocaméra de la taille d’un grain de gros sel promet des images couleur avec une netteté jamais atteinte auparavant. Image: images72 –

Selon un article scientifique publié dans la revue Nature Communications lundi (29), le nouveau système peut produire des images nettes et colorées au même niveau qu’un objectif de caméra composite conventionnel 500 000 fois plus grand en volume.

Grâce à une conception conjointe de matériel de caméra et de traitement informatique, le système peut permettre une endoscopie mini-invasive avec des nanorobots pour diagnostiquer et traiter la maladie.

Alors qu’un appareil photo traditionnel utilise une série de lentilles en verre ou en plastique incurvées pour diriger les rayons lumineux vers la mise au point, ce nouveau système optique est basé sur une technologie appelée métasurface, qui peut être produite comme une puce informatique.

D’à peine un demi-millimètre de large, la métasurface est parsemée de 1,6 million de broches cylindriques, chacune d’environ la taille du virus de l’immunodéficience humaine (VIH).

Chaque broche a une géométrie unique et fonctionne comme une antenne optique. Selon l’étude, il est nécessaire de varier la conception de chaque colonne pour façonner correctement l’ensemble du front d’onde optique.

À l’aide d’algorithmes basés sur l’apprentissage automatique, les interactions des colonnes avec la lumière se combinent pour produire des images de la plus haute qualité et le champ de vision le plus large pour une caméra couleur à métasurface développée à ce jour.

Une innovation importante dans la création de la caméra a été la conception intégrée de la surface optique et les algorithmes de traitement du signal qui produisent l’image. « Cela a augmenté les performances de l’équipement dans des conditions de lumière naturelle, contrairement aux caméras de méta-surface précédentes qui nécessitaient une lumière laser pure provenant d’un laboratoire ou d’autres conditions idéales pour produire des images de haute qualité », a déclaré Felix Heide, auteur principal de l’étude. et professeur assistant en informatique à Princeton.

L’équipe dirigée par Heide a comparé les images produites avec leur système avec les résultats des caméras de méta-surface précédentes, ainsi qu’avec les images capturées par l’optique composite conventionnelle à l’aide d’une série de six lentilles réfractives.

Mis à part un peu de flou sur les bords du cadre, les images de la caméra nanométrique étaient comparables à la configuration d’objectif traditionnelle, qui est plus de 500 000 fois plus volumineuse.

Les caméras ultra-petites précédentes généraient une distorsion d’image

D’autres lentilles à métasurface ultra-compactes ont souffert de distorsions d’image importantes, de petits champs de vision et d’une capacité limitée à capturer le spectre complet de la lumière visible – appelée image RVB car elle combine le rouge, le vert et le bleu pour produire des tons différents.

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Les anciennes caméras de petite taille capturaient des images déformées et floues avec des champs de vision limités (à gauche). Un nouveau système appelé nano-optique neuronale (à droite) peut produire des images couleur nettes au même niveau qu’un objectif de caméra composite conventionnel. Image : Université de Princeton

« Ce fut un défi de concevoir et de configurer ces minuscules microstructures », a déclaré Ethan Tseng, un doctorant en informatique de Princeton qui a coordonné l’étude avec Heide. « Pour cette tâche particulière de capture d’images RVB à grand champ de vision, c’est un défi car il existe des millions de ces minuscules microstructures et il n’est pas clair comment les concevoir de manière optimale. »

Shane Colburn, Ph.D. en génie électrique de l’Université de Washington, où il est maintenant professeur adjoint affilié, est également co-auteur de la recherche. Il a relevé ce défi en créant un simulateur informatique pour automatiser les tests de différentes configurations de nanoantennes.

« En raison du nombre d’antennes et de la complexité de leurs interactions avec la lumière, ce type de simulation peut utiliser de grandes quantités de mémoire et de temps », a déclaré Colburn, qui a développé un modèle pour approcher efficacement les capacités d’imagerie des métasurfaces avec suffisamment de précision.

James Whitehead, doctorant en informatique à l’UW, un autre co-auteur de l’étude, a fabriqué les métasurfaces, qui sont à base de nitrure de silicium, un matériau semblable au verre compatible avec les méthodes de fabrication de semi-conducteurs standard utilisées. ​​pour les puces informatiques – ce qui signifie qu’une conception de méta-surface donnée pourrait facilement être produite en masse à un coût inférieur à celui des objectifs des appareils photo conventionnels.

« Bien que l’approche de la conception optique ne soit pas nouvelle, il s’agit du premier système à utiliser la technologie optique de surface à l’avant et le traitement neuronal à l’arrière », a déclaré Joseph Mait, consultant Mait-Optik et ancien chercheur principal de l’armée américaine. Laboratoire de recherche.

« L’importance des travaux publiés est d’achever la tâche herculéenne de concevoir conjointement la taille, la forme et l’emplacement des millions de caractéristiques de la métasurface et des paramètres de traitement post-détection pour obtenir les performances d’image souhaitées », a ajouté Mait, qui n’est pas lié. à l’étude.

L’équipe travaille maintenant à ajouter plus de compétences informatiques à la caméra elle-même. En plus d’optimiser la qualité de l’image, ils aimeraient ajouter des fonctionnalités de détection d’objets et d’autres modalités de détection pertinentes pour la médecine et la robotique.

Heide envisage également d’utiliser des imageurs ultra-compacts pour créer des surfaces avec des capteurs. « Nous pourrions transformer des surfaces individuelles en caméras ultra haute résolution, de sorte que vous n’avez plus besoin de plus de trois caméras à l’arrière des téléphones, mais tout l’arrière de votre téléphone deviendrait une caméra géante. Nous pouvons penser à différentes manières de construire des appareils à l’avenir », a-t-il déclaré.

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