近幾十年來，強度傳(chuan) 感器的小型化使得當今的相機在許多領域得到廣泛国产成人在线观看免费网站。如，醫學影像、智能手機、安防、機器人和自動駕駛等。然而，成像器(imager)的尺寸如果能夠再小一個(ge) 數量級，那它將在納米機器人、體(ti) 內(nei) 成像、AR/VR、健康檢測等領域激發更多的新国产成人在线观看免费网站。雖然確實存在亞(ya) 微米像素尺寸的圖像傳(chuan) 感器，但是傳(chuan) 統光學限製了成像器的進一步小型化。傳(chuan) 統成像係統由一係列校正像差的折射光學元件組成笨重的鏡頭，是為(wei) 相機尺寸的下限。還有一個(ge) 基本的障礙在於(yu) 鏡頭焦距難以縮短，因為(wei) 這會(hui) 引入更大的色差。
神經納米光學用於(yu) 高質量薄透鏡成像
技術背景：
近幾十年來，強度傳(chuan) 感器的小型化使得當今的相機在許多領域得到廣泛国产成人在线观看免费网站。如，醫學影像、智能手機、安防、機器人和自動駕駛等。然而，成像器(imager)的尺寸如果能夠再小一個(ge) 數量級，那它將在納米機器人、體(ti) 內(nei) 成像、AR/VR、健康檢測等領域激發更多的新国产成人在线观看免费网站。雖然確實存在亞(ya) 微米像素尺寸的圖像傳(chuan) 感器，但是傳(chuan) 統光學限製了成像器的進一步小型化。傳(chuan) 統成像係統由一係列校正像差的折射光學元件組成笨重的鏡頭，是為(wei) 相機尺寸的下限。還有一個(ge) 基本的障礙在於(yu) 鏡頭焦距難以縮短，因為(wei) 這會(hui) 引入更大的色差。
基於(yu) 計算設計的超表麵光學(meta-optics)是成像器小型化的可行手段之一。超薄的meta-optics使用亞(ya) 波長級納米天線(nano-antennas)，以比傳(chuan) 統的衍射光學元件(DOE)更大的設計自由度和空間帶寬積來調製入射光。此外，meta-optical散射體(ti) 豐(feng) 富的模態特性使得其比DOE具有更多的能力，如偏振、頻率、角度多路複用等。meta-optics可以使用廣泛可用的集成電路代工技術製造(如深紫外光刻(DUV))，而無需基於(yu) 聚合物的DOE或二元光學器件中使用的多個(ge) 蝕刻步驟、金剛石車削或灰度光刻(grayscale lithography)。
盡管meta-optics優(you) 勢很大，且在用於(yu) 成像、偏振控製、全息的平麵光學器件中得到国产成人在线观看免费网站，但是當前其缺陷也很明顯。受限於(yu) meta-optics賦予的不連續的相位分布，產(chan) 生了嚴(yan) 重的、波長相關(guan) 的像差，使得現有的超表麵成像方法比基於(yu) 折射元件的鏡頭在圖像重建誤差上要高出一個(ge) 數量級。色散工程(dISPersion engineering)旨在通過利用群延遲和群延遲色散聚焦寬帶光來緩解與(yu) 波長相關(guan) 的像差，但是這種技術從(cong) 根本上不能擁有大孔徑設計。因此，現有的方法在不嚴(yan) 重減小數值孔徑或支持的波長範圍的情況下，無法增加可實現的孔徑尺寸。其它一些嚐試解決(jue) 方案僅(jin) 限於(yu) 離散波長或窄帶照明。
除了色差外，超表麵還具有強烈的幾何像差，限製了它們(men) 在寬視場成像中的国产成人在线观看免费网站。而支持寬視場的手段通常要麽(me) 依賴於(yu) 小的輸入孔徑(限製光的采集)，要麽(me) 使用多個(ge) 超表麵(極大增加製造複雜度)。此外，多個(ge) 超表麵之間是有間隙的，且間隙與(yu) 孔徑成線性比例，因此隨著孔徑的增加，meta-optics的尺寸優(you) 勢就消失了。
最近，利用計算成像將像差校正的任務轉移到後端處理軟件上已經成為(wei) 一種新的手段。盡管這些方法可以在沒有嚴(yan) 格孔徑限製的情況下實現全彩成像超表麵，但它們(men) 僅(jin) 限於(yu) 20度以下的視場角，並且重建的空間分辨率比傳(chuan) 統折射光學低一個(ge) 數量級。此外，現有的學習(xi) 去卷積方法僅(jin) 限於(yu) 標準編碼器-解碼器架構的變體(ti) ，例如U-Net，並且通常無法推廣到實驗測量或處理大像差。
近來提出了一些新的成像器，如單光學元件相機、無透鏡相機等。單光學元件替代多個(ge) 光學元件的堆疊，減小了尺寸，但是由於(yu) 低衍射效率，其成像性能無法與(yu) 商用成像器相比。即使其最成功的案例也由於(yu) 焦距大於(yu) 10mm使得小型化失敗。無透鏡相機用振幅掩膜替代光學元件來縮小尺寸，但是空間分辨率嚴(yan) 重受限，采集時間變長。
當前不足：
目前各種逆向設計技術已經被用於(yu) meta-optics的設計。但是由於(yu) 內(nei) 存要求過高，現有的端到端優(you) 化框架無法擴展到大孔徑尺寸，並且其沒有針對最終的全彩圖像質量進行優(you) 化，而且通常依賴於(yu) 焦斑強度這樣的中間指標。
文章創新點：
基於(yu) 此，美國普林斯頓大學的Ethan Tseng(一作)和Felix Heide(通訊)提出一種端到端可微成像模型聯合優(you) 化超表麵和解卷積算法，設計了一個(ge) 高質量、偏振不敏感的納米光學成像器，可以用於(yu) 400-700nm的全彩、40°寬視場成像。成像效果可以媲美含6個(ge) 鏡片、體(ti) 積是其55萬(wan) 倍的鏡頭。超表麵F數為(wei) 2，孔徑為(wei) 500um，其涵蓋散射體(ti) 數為(wei) 160萬(wan) 個(ge) 。相比以往的超表麵設計方法，孔徑翻倍，散射體(ti) 數多一個(ge) 數量級，計算效率還大大提升。
將物理上的超表麵和圖像傳(chuan) 感器的成像與(yu) 解卷積重建看作網絡的前向傳(chuan) 播模型，然後，網絡輸出與(yu) Ground Truth對比獲得損失函數，反向傳(chuan) 播優(you) 化超表麵的麵型參數和解卷積網絡的參數。超表麵加工使用DUV光刻加工，便於(yu) 大規模生產(chan) 。
成像模型為(wei) ：
圖像與(yu) 光學係統的PSF卷積，相機感光加上其本身的噪聲得到帶噪聲的圖像，然後利用解卷積算法求得重建圖像。作者在成像模型采取了一些特殊操作，使得計算量大大減小。一是對多項式擬合meta-optics的冪用偶數，使得PSF是對稱的，從(cong) 而隻要沿著一個(ge) 軸就可以模擬整個(ge) 視場。二是用代理函數(proxy function)在局部相位近似下模擬散射體(ti) 的相位響應，從(cong) 而能使用自動微分進行逆向設計。最終內(nei) 存需要相比傳(chuan) 統方法(FDTD法)下降近3000倍，速度提升三個(ge) 數量級。
設計一個(ge) 神經網絡架構，在學習(xi) 的特征空間而不是原始圖像強度上做解卷積。這種技術結合了基於(yu) 模型的解卷積的泛化能力和神經網絡的有效特征學習(xi) ，從(cong) 而能夠解決(jue) 具有嚴(yan) 重像差和大空間範圍的PSF的meta-optics的圖像解卷積，即使在模擬中訓練，也可以很好的推廣到實驗采集的圖像。
成像模型公式：
I是訓練的Ground Truth,O是前向傳(chuan) 播得到的像。 fMETA作用在超表麵上得到超表麵的點擴散函數PSF，fSENSOR描述圖像傳(chuan) 感器感光加上其本身的讀取噪聲。星號*代表卷積。
優(you) 化問題公式：
方程左邊大括號內(nei) ，前者用於(yu) 加工meta-optics，後者用於(yu) 確定解卷積算法。
附圖：
因為(wei) 後焦隻有1mm，作者所用圖像傳(chuan) 感器不適於(yu) 直接接收像麵，因此使用物鏡加tube lens作為(wei) 中繼鏡頭。
（晶圓級鏡頭尺寸也可以達到本文超表麵如此程度，如ovm6948，視場角120°，0.65mmX0.65mm）
DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-26443-0
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