Capturer des détails 3D précis avec une seule caméra a longtemps été un défi. Les méthodes traditionnelles nécessitent souvent des configurations complexes à double caméra ou des conditions d'éclairage spécialisées qui ne sont pas pratiques pour les applications du monde réel. Cependant, une approche révolutionnaire développée à l'Université Nanjing devrait redéfinir l'imagerie 3D.
Dans nos dernières recherches, publiées dans Opticanous introduisons un système d'imagerie stéréo de polarisation de polarisation de pointe (SPSIM), comme le montre la figure 1. Ce système innovant intègre l'optique de la métasurface à l'intelligence artificielle pour extraire des informations de forme 3D hautement détaillées en temps réel.
Contrairement aux méthodes conventionnelles qui reposent sur plusieurs polariseurs ou expositions séquentielles, SPSIM utilise une lentille de métasurface spécialement modifiée pour capturer les données de polarisation des compressions complètes dans un seul coup. Avec un rapport d'extinction de 25 dB – comparable aux polariseurs commerciaux – et une efficacité de longueur d'onde centrale sans précédent de 65%, notre système surpasse les caméras de polarisation standard.
Métasurfaces de polarisation à grande échelle pour SPSIM
Pour améliorer davantage les performances du système SPSIM, nous avons développé une métasurface de polarisation à grande échelle avec des dimensions de 1,65 × 1,65 mm², comme le montre la figure 2. Les résultats expérimentaux ont démontré que la métasurface a réussi à séparer six états de polarisation distincts de la lumière incidente, guidant précisément chaque composant de polarisation à sa position cible.
Même dans des conditions de bande étroite, la métasurface a maintenu ses performances. Les résultats de la simulation sont étroitement alignés sur les données expérimentales, confirmant l'efficacité de la métasurface dans l'amélioration des capacités du système SPSIM.
Réseaux de neurones: la clé de la reconstruction 3D de haute précision
La clé du succès de SPSIM réside dans son pipeline de traitement basé sur le réseau neuronal. En incorporant la polarisation circulaire dans le processus d'imagerie, nous améliorons considérablement la précision normale de la surface, atteignant la précision de la profondeur à 0,15 mm. Ce niveau de détail est crucial pour les applications qui exigent une précision extrême, comme l'imagerie biomédicale, l'inspection industrielle et les systèmes autonomes.
Le processus de reconstruction 3D de SPSIM commence par le prétraitement pour obtenir des valeurs uniques pour l'angle de zénith (ϑ) et l'angle d'azimut (𝜓), comme le montre la figure 3. Les informations de profondeur sont initialement récupérées en utilisant les paramètres de polarisation (FSP) mesurés (FSP), l'angle de polarisation (AOP) et le degré de polarisation (DOP).
Pour aborder l'ambiguïté de l'angle d'azimut (𝜓), nous avons utilisé une approche de forme de l'absence de forme (SFS) comme antérieure physique. Un réseau neuronal a ensuite été introduit, tirant parti des FSP et des informations antérieures pour former un modèle U-Net amélioré, garantissant une récupération normale de surface très précise.
Test du monde réel: réalisation de reconstructions 3D remarquables
Pour évaluer les performances du réseau, nous avons effectué des analyses qualitatives et quantitatives des cartes normales de surface reconstruites à partir d'un ensemble de tests (figure 4A). Des objets tels que des bouteilles et des tasses ont été sélectionnés pour les tests, révélant que dans des conditions d'éclairage naturel, des caméras traditionnelles et l'œil humain ont eu du mal à discerner les détails fins sur les matériaux de résine.
En revanche, la méthode SFP a démontré une sensibilité élevée à ces détails. Par rapport aux méthodes traditionnelles, la SFP axée sur le réseau neuronal a considérablement réduit les erreurs de reconstruction sur des surfaces lisses, montrant une amélioration marquée de la précision.
De plus, nos tests ont confirmé le rôle crucial de la polarisation circulaire (CP) dans la récupération de forme. Les informations fournies par CP ont permis au système de capturer précisément les variations de contour subtiles. L'omission de CP a conduit à des erreurs importantes sur la carte normale, avec moins de détails capturés, comme le montre les figures 4b et 4c.
Cela met en évidence l'importance d'incorporer le CP dans l'imagerie stéréo de polarisation pour obtenir une reconstruction très détaillée et précise des textures d'objets. Les expériences ont également capturé des objets sous plusieurs angles, et en fusionnant les données de nuage de points, une texture 3D complète de l'objet a été reconstruite avec succès (Fig. 5).
Une nouvelle frontière en imagerie 3D
Dans l'ensemble, nos recherches représentent une progression importante de l'imagerie 3D haute résolution. La conception compacte et efficace de SPSIM permet une intégration transparente dans des appareils portables, ce qui rend réalisable la reconstruction de surface 3D en temps réel même dans des environnements extrêmes. Cette percée ouvre de nouvelles possibilités d'applications dans la réalité augmentée, la vision robotique et les technologies d'imagerie de nouvelle génération.
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