基于光學(xué)計算超表面的全光目標(biāo)識別與三維重建

圖1所示。目標(biāo)識別與全光學(xué)三維重建系統(tǒng)方案說明。(a)系統(tǒng)單次處理即可獲得目標(biāo)的輪廓表面圖像。(b)該全光計算超表面系統(tǒng)可以重建高對比度物體和低對比度物體。來源:光電進展(2023)。DOI: 10.29026/oea.2023.230120

隨著目標(biāo)識別和三維(3D)重建技術(shù)在各種逆向工程、人工智能、醫(yī)療診斷和工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域變得至關(guān)重要，人們越來越關(guān)注尋求效率更高、速度更快、更集成的方法來簡化處理。

在當(dāng)前的目標(biāo)識別和三維重建領(lǐng)域中，提取樣本輪廓信息主要是通過各種計算機算法來完成的。傳統(tǒng)的計算機處理器受到多種限制，如高功耗、低速度運行和復(fù)雜的算法。在這方面，最近人們越來越關(guān)注尋找替代光學(xué)方法來執(zhí)行這些技術(shù)。光學(xué)計算理論和圖像處理技術(shù)的發(fā)展為物體識別和三維重建技術(shù)提供了更完備的理論基礎(chǔ)。近年來，光學(xué)方法以其超快的運算速度、高集成度和低延遲的巨大優(yōu)勢，作為一種替代傳統(tǒng)機制的模式受到越來越多的關(guān)注。

超表面作為亞波長尺度的二維納米結(jié)構(gòu)，在光學(xué)領(lǐng)域的革命性發(fā)展中表現(xiàn)出了顯著的能力，它可以有效地簡化和深度集成光學(xué)系統(tǒng)的足跡。

在實際應(yīng)用中，超表面已經(jīng)顯示出有效地操縱光的幾個參數(shù)的能力。因此，超表面在光學(xué)模擬計算、光學(xué)密碼學(xué)、光學(xué)器件設(shè)計、信號處理、顯微鏡成像、光學(xué)成像和納米繪畫等許多潛在領(lǐng)域都有應(yīng)用。

光學(xué)計算超表面作為一種二維人工設(shè)計元件，具有控制光束相位、振幅、偏振和頻率分布的超常規(guī)特性，能夠?qū)斎牍鈭鲞M行數(shù)學(xué)運算。

近日，中國湖南大學(xué)物理與電子學(xué)院羅海璐教授課題組提出了一種基于光學(xué)計算元表面的全光學(xué)物體識別與三維重建技術(shù)。與傳統(tǒng)機制不同，該方案減少了輪廓曲面提取過程中的內(nèi)存消耗。高對比度和低對比度實驗結(jié)果的識別和重建與真實物體吻合較好。全光學(xué)目標(biāo)識別和三維重建技術(shù)的探索為高效、低消耗、緊湊的系統(tǒng)提供了潛在的應(yīng)用。

這篇發(fā)表在《光電進展》雜志上的文章的作者提出了一種基于光學(xué)計算超表面的全光學(xué)物體識別和三維重建技術(shù)。通過設(shè)計和制作光學(xué)計算超表面，實現(xiàn)了高對比度和低對比度物體的全光學(xué)識別和三維重建。

與以往基于超表面的三維成像研究不同，該方法依靠光學(xué)模擬計算獲得物體的輪廓信息，可以實現(xiàn)高對比度和低對比度物體的識別和三維重建，為基于超表面的光學(xué)模擬計算提供了獨特的應(yīng)用。目標(biāo)識別系統(tǒng)的原理如圖1(a)所示。

當(dāng)觀測到的物體加入到系統(tǒng)中時，系統(tǒng)可以通過全光學(xué)方法輸出物體的輪廓信息。該系統(tǒng)的目標(biāo)識別能力也可擴展到全光學(xué)三維重建技術(shù)。通過對觀測對象的不同投影圖像進行重組，可以得到觀測對象的三維模型，無論是高對比度對象還是低對比度對象[圖1(b)]。

從理論上講，高對比度物體的三維輪廓面可以看作是無限個二維輪廓的疊加。因此，對于高對比度的物體，提出了旋轉(zhuǎn)法和切片法進行三維重建。對于低對比度的物體，可以通過打破正交偏振態(tài)技術(shù)獲得三維重建模型。

圖2全光學(xué)三維高對比度物體重建系統(tǒng)的實驗演示。(a)全光學(xué)高對比度物體三維重建示意圖。不同的顏色平面代表不同的投影平面。(b)圖(a)中觀測對象在不同投影平面上的輪廓信息結(jié)果。(c)將圖(b)中捕獲的不同投影結(jié)果重新組合后重建的三維模型。(d1)-(d3)以芫荽籽為原點圖像，分別獲得旋轉(zhuǎn)間隔角為16°和4°的三維實驗重建模型。(e1)-(f3)與圖同類型蘑菇模型和棒棒糖模型的三維實驗重建模型。(d1)——(d3)。來源:光電進展(2023)。DOI: 10.29026/oea.2023.230120

為了驗證上述方案三維重建的可行性，以圖2(a)中的一個球體為例。通過在光學(xué)系統(tǒng)中以等間隔旋轉(zhuǎn)物體，CCD相機可以捕獲物體在不同投影平面上的多個輪廓結(jié)果，如圖2(b)所示。最后，通過對整個輪廓信息進行重新排列組合，即可重建高對比度目標(biāo)的三維實驗重建模型[圖2(c)]。

在圖3(d) -3 (e)中，我們使用香菜籽、蘑菇模型和棒棒糖模型來演示這一重建過程。從理論上講，間距角越小，重建模型越精確。作為概念驗證，僅用有限的輪廓來說明該方案用于三維重建的可行性，實驗結(jié)果表明該技術(shù)是方便和準(zhǔn)確的。

圖3復(fù)雜表面高對比度物體三維重建實驗方案(a)三維重建方案依賴于將目標(biāo)物體離散成小間隙的二維切片。(b)捕獲被觀察物體的每一片所包含的輪廓信息。(c)將圖(b)中捕獲的不同投影結(jié)果重新組合，重建三維模型。(d)-(f)分別為溝槽、平臺和凸臺的原始模型和三維實驗重建模型。來源:光電進展(2023)。DOI: 10.29026/oea.2023.230120

在不失一般性的前提下，研究小組將重點放在具有復(fù)雜輪廓表面的高對比度物體上。對于一些具有復(fù)雜表面的高對比度物體，旋轉(zhuǎn)物體的三維重建方法已不再適用。因此，本課題組提出了另一種基于物體切片的三維重建方法。以圖3(a)中的球體為例，以微小的間隔對物體進行切片，CCD相機可以捕獲物體在不同投影平面上的多個輪廓結(jié)果，如圖3(b)所示。

最后，通過對整個輪廓信息進行重新排列組合，即可重建高對比度目標(biāo)的三維實驗重建模型[圖3(c)]。理論上，切片過程的精度越高，重建的三維模型就越準(zhǔn)確。作為概念驗證，圖3(d1) -3 (f1)中使用了一些具有不同特征的簡單幾何形狀，如凹槽、著陸和凸臺來驗證該實驗。

通過對這三個物體進行切片，獲得它們在不同平面上的輪廓信息，并將這些輪廓信息重新排列組合，最終得到圖3(d2) -3 (f2)所示的它們的三維實驗重建模型。無論是內(nèi)部帶缺口的凹槽，外部凸起的凸臺，還是斜面著陸，三維實驗重建模型的形狀和大小都與原物體吻合良好。該方法對于具有復(fù)雜表面或內(nèi)部結(jié)構(gòu)的物體的三維重建具有潛在的應(yīng)用前景。

通過探索基于光學(xué)計算超表面的全光模擬計算系統(tǒng)的應(yīng)用，提出并實現(xiàn)了一種高對比度和低對比度物體的光學(xué)目標(biāo)識別和三維重建技術(shù)。本工作有望應(yīng)用于種子篩選、表面形貌檢測、定量顯微三維重建等領(lǐng)域，為圖像處理和工業(yè)檢測提供獨特的研究方向。