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基于石墨烯的光检测技术或将取得摄像头科技永无止境

2021-05-19作者:浏览次数:11339

密歇根大学开发的实时3D跟踪系统有一天可能会取代激光雷达和自动技术中的摄像头,该系统结合了基于透明石墨烯的光检测器和先进的神经网络,可以在三个维度上感测和成像场景。


由电气和计算机工程学副教授钟朝晖开发的石墨烯光电探测器经过修改,可以吸收仅约10%的光线,这使它们几乎是透明的。由于石墨烯对光的高度敏感性,该百分比足以生成可以通过计算成像重建的图像。

“制造透明探测器的一种方法是使吸收材料变薄,通常在几十纳米以下,”电气和计算机工程专业的博士生张德惠告诉Photonics Media。“权衡是更少的吸收和较弱的响应。”

基于石墨烯的透明光电探测器阵列(充当照相机中的两层传感器)测量通过将绿色激光束聚焦到内部透镜前面的小点上而模拟的点对象的焦点堆叠图像。Zhang解释说,基于硅和III-V材料的传统图像传感器的目标是高吸收以最大化响应,因此不透明。

“我们通过使用原子薄的2D材料来制造光电晶体管来解决该问题,”张继续说道。“光电导增益会放大弱吸收引起的小信号,从而同时实现大响应和高透明性。”

新设计中的光电探测器彼此堆叠在一起,形成了一个紧凑的系统,每一层都聚焦在不同的焦平面上,以实现3D成像。

张说:“石墨烯纳米器件和机器学习算法的深入结合可以为科学和技术带来引人入胜的机会。” “与其他几种解决方案相比,我们的系统兼具计算能力,快速跟踪速度,紧凑的硬件和较低的成本。”

除了3D成像外,研究人员还将该系统用于实时运动跟踪,这对于各种自主机器人应用至关重要。为此,他们必须找到一种方法来确定被跟踪物体的位置和方向。研究人员说,通常这是通过激光雷达和光场相机完成的,两者都有很大的局限性。其他方法使用超材料或多个摄像机。

张说:“由于焦点堆栈图像的数据量较小,而使用GPU的神经网络的推理时间较短,因此速度可以很快,” Zhang告诉Photonics Media

张说,该技术相对于其他方式具有某些优势,而其他方式本身也具有特殊的优势和劣势。例如,激光雷达需要主动照明,这会导致额外的功耗,复杂性和安全性。尽管由于必须处理大量数据,所以光场成像可能会降低速度,但它会占用大量的细节。由于需要多个摄像机,因此立体摄像机的另一种方法可能会很笨重。

该团队发现,该技术可以与深度学习算法一起用于运动跟踪。博士生甄旭帮助弥合了这两个领域之间的鸿沟。徐建立了光学装置,并与团队合作,使网络能够解密位置信息。

该网络旨在搜索场景中的特定对象,然后仅关注感兴趣的对象,例如行人或在高速公路上驶入驾驶员车道的对象。该技术对于稳定的系统特别有效,例如在自动化制造或某些医疗环境中。

张说:“该算法是由Pytorch通过提供网络训练样本来实施和训练的”。“在3D点对象跟踪的情况下,每个训练样本都由输入焦点堆栈和要成像的点对象的相应3D坐标组成。”

张说,样品要么通过透明石墨烯检测器以单次曝光实验收集,要么使用CMOS相机进行多次曝光,每次曝光具有不同的聚焦位置。

在演示中,该技术使用两个16像素石墨烯光电探测器阵列的堆栈成功跟踪了光束和瓢虫。研究人员还证明了该方法是可扩展的,他们认为在某些实际应用中,它只需要4000像素,而在更多应用中只需要400-600像素阵列。
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