Bu minik yeni metalens kamera, yapay zeka gücüyle dronlarda ve akıllı telefonlarda devrim yaratabilir. Karmaşık mikroskopi görevlerini yerine getirecek kadar güçlü, aynı zamanda bir drone veya akıllı telefona sorunsuz bir şekilde entegre edilebilecek kadar kompakt ve hafif bir kamera hayal edin. Metalens teknolojisindeki gelişmeler ve derin öğrenmenin Çin’deki Southeast Üniversitesi’ndeki akademisyenler tarafından yaratıcı bir şekilde kullanılması sayesinde, bu fütüristik vizyon her zamankinden daha yakın olabilir.
Metalens kamera özellikleri
Metalensler, ışığı kontrol etmek için nanoyapıları kullanan son derece ince optik cihaz görevi görüyor. Küçük boyutları (çoğunlukla yalnızca birkaç atom kalınlığında) küçük kameralara olanak tanıyor. Ancak onları küçültmek için mükemmel kılan özellik aynı zamanda bir sorun da yaratıyor: Bu kadar küçük lenslerle iyi fotoğraflar elde etmek hiç de kolay olmadı.
Otomatik odaklı araç kamerası: Sharp-7
Sheba, dünyanın ilk otomatik odaklı araba kamerasını tanıtıyor. Sharp-7, otomotiv ortamlarında çeşitli sıcaklıklarda tutarlı, yüksek kaliteli görüntüleme sağlayan 8MP otomotiv sınıfı bir sensör kullanıyor. Gelecekteki otomotiv güvenlik sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı…
Çinli araştırma ekibi, görüntü kalitesini artırmak için derin bir öğrenme yöntemi geliştirerek bu zorluğun üstesinden geldi. Kameraları, silindirik silikon nitrür nano direklere sahip bir metal kullanıyor ve ışığı doğrudan bir CMOS görüntüleme sensörüne odaklıyor. Bu tasarım çok küçük bir kamerayla sonuçlandı, ancak görüntü kalitesinden ödün verilmesi gerekiyordu. Araştırmacılar bu kısıtlamayı aşmak için derin öğrenmeyi kullandılar. Bu yöntem, verilerden özellikler çıkarmak ve zor seçimleri işlemek için çok katmanlı yapay sinir ağlarından yararlanır. Burada, araştırmacılar tarafından eşleşen yüksek çözünürlüklü ve düşük çözünürlüklü fotoğraflardan oluşan büyük bir veri kümesi üzerinde eğitim vermek için evrişimli bir sinir ağı kullanıldı. Sinir ağı, bu görüntü çiftlerinin incelenmesiyle, yüksek kaliteli fotoğrafları düşük eşdeğerlerinden ayıran özellikleri ayırt etme yeteneğini kazandı. Bu anlayışla donatılan ağ, daha sonra Metalens kamerasıyla çekilen bulanık fotoğrafları net, yüksek kaliteli fotoğraflara dönüştürebiliyor.
Southeast Üniversitesi’nden baş araştırmacı Ji Chen: “Bu çalışmanın önemli bir kısmı, sinir ağı öğrenme süreci için gereken büyük miktarda eğitim verisini üretmenin bir yolunu geliştirmekti. Eğitildikten sonra düşük kaliteli bir görüntü, işlenmek üzere cihazdan doğrudan sinir ağına gönderilebilir ve yüksek kaliteli görüntüleme sonuçları hemen elde edilir” dedi. Araştırmacılar, yöntemlerini 100 test fotoğrafına uygulayarak ve iki önemli görüntü işleme ölçümünü (tepe sinyal-gürültü oranı ve yapısal benzerlik indeksi) analiz ederek doğruladılar. Sinir ağı tarafından işlenen görüntüler için her iki ölçümde de önemli gelişmeler gözlemlediler. Bu, deneyde doğrudan yakalananlara çok benzeyen, daha fazla ayrıntıya sahip, gözle görülür derecede daha keskin görüntüler anlamına geliyor.
