光速数学

 
在波长726 nm处拍摄的AMOLF徽标。图片来源：AMOLF来自纽约高级科学研究中心(ASRC / CUNY)的AMOLF研究人员及其合作者创建了一种纳米结构表面，能够对输入图像进行实时数学运算。这一发现可以提高现有成像处理技术的速度并降低能耗。这项工作可以实现超快速的对象检测和增强现实应用程序。研究人员今天在《 Nano Letters》杂志上发表了他们的研究结果。
图像处理是几种快速增长的技术的核心，例如增强现实，自动驾驶和更一般的对象识别。但是计算机如何找到并识别物体?第一步是了解其边界在哪里，因此图像中的边缘检测成为图像识别的起点。边缘检测通常使用暗示基本速度限制和高能量消耗的集成电路以数字方式进行，或者以需要大量光学器件的模拟方式进行。
纳米结构的超表面
AMOLF博士采用全新的方法。学生Andrea Cordaro和他的同事们创建了一个特殊的“元表面”，这是一种透明的基板，带有经过特殊设计的硅纳米棒阵列。当图像投影到超颖表面上时，透射光形成一个新图像，该图像显示了原始图像的边缘。有效地，超表面对图像执行数学导数运算，这提供了图像边缘的直接探测。在第一个实验中，将AMOLF徽标的图像投影到超表面上。在特殊设计的波长(726 nm)下，可以看到边缘的清晰图像。数学变换的结果是，组成图像的每个空间频率都具有通过超表面的量身定制的透射系数。这种量身定制的传输是光在通过超表面传播时受到复杂干涉的结果。
为了通过实验在图像上演示边缘检测，研究人员通过在透明基材上印刷微小的铬点，制作了版画的缩版版《 Meisje met de parel》(戴珍珠耳环的女孩，J。Vermeer)。如果使用非共振照明(λ= 750 nm)将图像投影到超颖表面上，则可以清晰识别原始图像。相反，如果照明具有正确的颜色(λ= 726 nm)，则边缘在转换后的图像中清晰可见。
带有CCD芯片的相机中的超表面的直接集成。信用：AMOLF这项新的光学计算和成像技术以光速运行，而数学运算本身不消耗能量，因为它仅涉及无源光学组件。通过将超颖表面直接放置在标准CCD或CMOS检测器芯片上，可以轻松实现超颖表面，从而为以低成本，低功耗和小尺寸运行的混合光学和电子计算带来了新的机遇。