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    Capteur de profondeur compact inspiré des yeux des araignées sauteuses

    La vidéo montre le capteur de profondeur metalens fonctionnant en temps réel pour capturer la profondeur des flammes de bougies translucides. Les deux images sur la gauche sont les images brutes capturées sur le capteur de l'appareil photo. Ils sont formés par les métalènes et sont flous légèrement différemment. A partir de ces deux images, les chercheurs calculent la profondeur des objets en temps réel. L'image de droite montre la carte de profondeur calculée. Crédit :Qi Guo et Zhujun Shi/Université de Harvard

    Pour toutes nos avancées technologiques, rien ne vaut l'évolution en matière de recherche et développement. Prenez des araignées sauteuses. Ces petits arachnides ont une perception impressionnante de la profondeur malgré leur petit cerveau, leur permettant de bondir avec précision sur des cibles sans méfiance à plusieurs longueurs de corps.

    Inspiré par ces araignées, des chercheurs de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) ont développé un capteur de profondeur compact et efficace qui pourrait être utilisé à bord de microrobots, dans de petits appareils portables, ou dans des casques légers de réalité virtuelle et augmentée. L'appareil combine un multifonctionnel, metalens plats avec un algorithme ultra-efficace pour mesurer la profondeur en un seul coup.

    "Evolution a produit une grande variété de configurations optiques et de systèmes de vision adaptés à différents objectifs, " dit Zhujun Shi, un doctorat candidat au Département de physique et co-premier auteur de l'article. "La conception optique et la nanotechnologie nous permettent enfin d'explorer des capteurs de profondeur artificiels et d'autres systèmes de vision qui sont tout aussi diversifiés et efficaces."

    La recherche est publiée dans Actes de l'Académie nationale des sciences .

    De nombreux capteurs de profondeur d'aujourd'hui, comme ceux des téléphones, voitures et consoles de jeux vidéo, utiliser des sources lumineuses intégrées et plusieurs caméras pour mesurer la distance. Face ID sur un smartphone, par exemple, utilise des milliers de points laser pour cartographier les contours du visage. Cela fonctionne pour les gros appareils avec de la place pour les batteries et les ordinateurs rapides, mais qu'en est-il des petits appareils avec une puissance et un calcul limités, comme les montres intelligentes ou les microrobots ?

    La vidéo montre le capteur de profondeur metalens fonctionnant en temps réel pour capturer la profondeur des mouches des fruits. Les deux images sur la gauche sont les images brutes capturées sur le capteur de l'appareil photo. Ils sont formés par les métalènes et sont flous légèrement différemment. A partir de ces deux images, les chercheurs calculent la profondeur des objets en temps réel. L'image de droite montre la carte de profondeur calculée. Crédit :Qi Guo et Zhujun Shi/Université de Harvard

    Évolution, comme il s'avère, offre beaucoup d'options.

    Les humains mesurent la profondeur en utilisant la vision stéréo, c'est-à-dire quand on regarde un objet, chacun de nos deux yeux recueille une image légèrement différente. Essayez ceci :placez un doigt directement devant votre visage et alternez l'ouverture et la fermeture de chacun de vos yeux. Vous voyez comment votre doigt bouge ? Notre cerveau prend ces deux images, les examiner pixel par pixel et, en fonction de la façon dont les pixels se déplacent, calcule la distance au doigt.

    "Ce calcul correspondant, où vous prenez deux images et effectuez une recherche des parties qui correspondent, est fastidieux en termes de calcul, " a déclaré Todd Zickler, le professeur William et Ami Kuan Danoff de génie électrique et d'informatique à SEAS et co-auteur principal de l'étude. "Les humains ont une belle, gros cerveau pour ces calculs, mais pas les araignées."

    Les araignées sauteuses ont développé un système plus efficace pour mesurer la profondeur. Chaque œil principal a quelques rétines semi-transparentes disposées en couches, et ces rétines mesurent plusieurs images avec différentes quantités de flou. Par exemple, si une araignée sauteuse regarde une mouche des fruits avec l'un de ses yeux principaux, la mouche apparaîtra plus nette dans l'image d'une rétine et plus floue dans une autre. Ce changement de flou encode des informations sur la distance à la volée.

    En vision par ordinateur, ce type de calcul de distance est connu sous le nom de profondeur de défocalisation. Mais si loin, la réplication de la nature a nécessité de grandes caméras avec des composants internes motorisés qui peuvent capturer des images différemment focalisées au fil du temps. Cela limite la vitesse et les applications pratiques du capteur.

    Une illustration d'un métal conçu pour une détection de profondeur compacte. Il se compose de nanopiliers carrés espacés sous la longueur d'onde. En alternant deux modèles de nanopiliers différents, visualisé ici en rouge et bleu, ce métalens forme deux images à la fois. Les deux images imitent les images capturées par les rétines en couches dans les yeux des araignées sauteuses. Crédit :Qi Guo et Zhujun Shi/Université de Harvard

    C'est là que les métaux entrent en jeu.

    Federico Capasso, le professeur Robert L. Wallace de physique appliquée et Vinton Hayes Senior Research Fellow in Electrical Engineering à SEAS et co-auteur principal de l'article, et son laboratoire ont déjà démontré des métalenses capables de produire simultanément plusieurs images contenant des informations différentes. En s'appuyant sur cette recherche, l'équipe a conçu un metalens qui peut produire simultanément deux images avec un flou différent.

    "Au lieu d'utiliser la rétine en couches pour capturer plusieurs images simultanées, comme le font les araignées sauteuses, les métaux séparent la lumière et forment côte à côte deux images défocalisées différemment sur un capteur photo, " dit Shi, qui fait partie du laboratoire de Capasso.

    Un algorithme ultra-efficace, développé par le groupe de Zickler, interprète ensuite les deux images et construit une carte de profondeur pour représenter la distance de l'objet.

    "Être capable de concevoir des métasurfaces et des algorithmes de calcul ensemble est très excitant, " dit Qi Guo, un doctorat candidat au laboratoire de Zickler et co-premier auteur de l'article. "C'est une nouvelle façon de créer des capteurs informatiques, et cela ouvre la porte à de nombreuses possibilités."

    « Metalenses est une technologie qui change la donne en raison de leur capacité à mettre en œuvre les fonctions optiques existantes et nouvelles de manière beaucoup plus efficace, plus rapide et avec beaucoup moins d'encombrement et de complexité que les lentilles existantes, " a déclaré Capasso. " La fusion des percées dans la conception optique et l'imagerie informatique nous a conduits à cette nouvelle caméra de profondeur qui ouvrira un large éventail d'opportunités en science et technologie. "

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