Hay un nuevo enfoque que brinda capacidades 3D a las cámaras típicas

Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, con la colaboración entre el Laboratorio de Sistemas Nano-Cuánticos Integrados (LINQS) y ArbabianLab, ha ideado una forma de permitir que las cámaras en el futuro vean en 3D (particularmente para ver la luz). en tres dimensiones). El proyecto comenzó con el equipo señalando que los sistemas de detección de luz y alcance (LiDAR o lidar) en estos días son inconvenientes debido a su tamaño.

"Los sistemas lidar existentes son grandes y voluminosos, pero algún día, si desea capacidades lidar en millones de drones autónomos o en vehículos robóticos livianos, querrá que sean muy pequeños, muy eficientes energéticamente y que ofrezcan un alto rendimiento". dijo Okan Atalar, el primer autor de la nuevo documento en la revista Nature Communications y candidato a doctorado en ingeniería eléctrica en Stanford.

Luego, el equipo creó un dispositivo compacto, lo que le permitió ser más eficiente energéticamente (dado que lidar puede consumir demasiada energía debido al tamaño y la cantidad de componentes que usa) y una buena opción para la integración en cámaras de los teléfonos móviles cotidianos y las SLR digitales. El estudio se basa básicamente en el fenómeno de la resonancia acústica. Introduce el uso de una oblea delgada de niobato de litio, que se dice que es el material perfecto debido a sus propiedades eléctricas, acústicas y ópticas.

El niobato de litio está recubierto con dos electrodos transparentes como un simple modulador acústico. Técnicamente, cuando se usa electricidad a través de los electrodos de dicho modulador acústico, la vibración se producirá de manera eficiente a frecuencias muy predecibles y controlables. El niobato de litio modulará la luz mientras que un par de polarizadores agregados encenderán y apagarán la luz varios millones de veces por segundo.

Este proceso es esencial y uno de los enfoques conocidos para agregar imágenes 3D a sensores estándar. Al igual que en lidar, el proceso ayudará de manera efectiva a medir las variaciones en la luz y calcular la distancia. Y como se dijo, los moduladores existentes que se encuentran en otros sistemas pueden tener un alto consumo de energía, lo cual no es práctico. Pero con el enfoque mostrado por los investigadores, existe la posibilidad de introducir imágenes en 3D en cámaras pequeñas como las que se encuentran en teléfonos y drones. Según los investigadores, puede ser la base del "lidar CMOS estándar" en el futuro. (Los sensores de imagen CMOS se utilizan casi universalmente en los teléfonos inteligentes).

“Además, la geometría de las obleas y los electrodos define la frecuencia de la modulación de la luz, por lo que podemos ajustar la frecuencia”, agregó Atalar. "Cambie la geometría y cambiará la frecuencia de la modulación... Si bien hay otras formas de encender y apagar la luz", dice Atalar, "este enfoque acústico es preferible porque es extremadamente eficiente desde el punto de vista energético".

Los investigadores probaron la tecnología construyendo un prototipo de sistema lidar en una mesa de laboratorio utilizando una cámara digital disponible comercialmente como receptor. Según los informes del equipo, el nuevo sistema pudo producir mapas de profundidad con resolución de megapíxeles. Además, dijeron que el modulador óptico creado por el equipo consumió increíblemente solo una pequeña cantidad de energía y que incluso se redujo 10 veces menos que lo que se presentó en el documento. 

Con eso, si la tecnología obtiene el soporte que necesita, podría abrir nuevas posibilidades para el teléfono inteligente mercado y mucho más. También puede revolucionar la forma en que usamos todos los dispositivos con cámaras, incluidas las cámaras profesionales estándar, drones, tabletas, ordenadores portátiles, y más. Puede significar funciones y capacidades adicionales para ellos que pueden ayudarnos de varias maneras, como obtener más detalles en las imágenes capturadas. A través de lidar de resolución de megapíxeles, los investigadores también dicen que será más fácil para el sistema identificar objetivos de manera eficiente en un rango más excelente. Por ejemplo, cuando se usa para automóviles autónomos, el sistema lidar mejorado puede distinguir a los peatones de los ciclistas a distancias considerables, lo que resulta en un mejor sistema para prevenir accidentes.