カメラビジョンを拡大するメタサーフェス

September, 19, 2024, University Park--すべての光は、人間の目では記録できないスペクトルと偏光のデータを持っている。これらのデータを強度とともに検出する努力には、通常、かさばる高価な機器が必要になる。

現在、米国の大学のチームは、標準的なカメラに取り付けて、近赤外光の強度、ハイパースペクトル、およびフルストークス偏光情報を同時にキャプチャするメタサーフェス素子を設計した(Sci. Adv., doi: 10.1126/sciadv.adp5192)。メタサーフェスエンコーダとペアになっているのは、すべての画像データをリアルタイムで回復する機械学習ニューラルネットワークデコーダ。

救いの手はメタサーフェス
ペンシルバニア州立大学(Penn State)の研究者によると、スペクトルおよび偏光データを取得する従来のイメージングシステムには、回折光学系、フィルタの積層層、または線形マイクロ偏光子アレイが含まれている。これらのデバイスは、いくつかの波長チャネルで直線偏光状態のみを検出する。一部の研究者は、メタサーフェスレンズまたは回転メタサーフェスフィルタを使用して入射光を分析しようとしたが、これらの試みから、その方法の他の問題が明らかになった。

Penn Stateのメタサーフェスには、グリッド編成の 3 つの異なる層がある。最小のスケールでは「メタ原子」があり、筆頭著者のXingjie Niはこれを「メタサーフェスの基本的なビルディングブロックまたは単位セル」と表現している。

「これらの最小の繰り返し構造は、特定パターンで配置されると、メタサーフェスの全体的な光学特性を決定する」(Xingjie Ni)。チームは、既存のメタ原子ライブラリーから100のパターンを選択し、偏光と波長に対するパターンの応答の違いに注目した。「応答が明確であればあるほど、解像度が向上し、クロストークが少なくなる」(Ni)。最終的に、研究チームは「スプリットリング」と「スプリットドア」の設計を選択し、Fano共鳴による急激なスペクトル変化を明らかにし、円偏光を明確に区別した。

次に、研究者たちはデザインをそれぞれ9µm×9µmのメタ原子の100配列に配置し、次に配列を90µm×90µmの「スーパーピクセル」に配置した。最後に、チームは20×20のスーパーピクセルのグリッドを組み立ててメタサーフェスを作成した。コレクション全体は、インジウム-スズ-酸化物ガラスの基板上にアモルファスシリコンをエッチングすることによって作成された。

情報の整理
メタサーフェスは、スペクトルデータと偏光データを標準的なカメラが取得する強度データにエンコードするが、それらはすべてどのように解読されるのか。チームは、トレーニング データセットと検証データセットを設計し、それらを使用して機械学習モデルを教えた。

最後のデモンストレーションとして、研究チームは750nmのレーザ照射下でコガネムシの「超分光偏光イメージング」を行った。一連の画像は、短い波長では、カブトムシの縞模様の背中の左右の円偏光画像で異なって見えることを示しているが、2つの偏光の差は890nmでフェードアウトする。

「現在、標準的なカメラを使用して光場のさらなる側面を捉えるためのメタサーフェスエンコーダを開発している。例えば、入射光の時間情報をエンコードできるメタサーフェスに取り組んでいる。プロトタイプが完全に実用化されるまでには、メタサーフェスエンコーダとカメラセンサの再現性のある統合の実現や製造コストの削減など、対処すべき技術的な課題がまだある」と、Niはコメントしている。

同氏によると、この技術の将来の応用には、生物医学イメージングや精密農業などがある。後者では、作物イメージングからのスペクトルデータと偏光データが、植物の灌漑と肥料の必要性を評価するのに役立つ可能性がある。