哈佛新技术为先进机器视觉铺平道路

哈佛大学的研究人员创新了一种紧凑型单次偏振成像系统，它简化了传统的设置，扩大了在医疗、AR 和智能手机技术中的应用，增强现实和机器学习集成成像能力。

想想我们根据物体与光波长的相互作用（又称颜色）获得的所有信息。颜色可以告诉我们食物是否可以安全食用，或者一块金属是否发热。在医学上，颜色是一种重要的诊断工具，可以帮助医生诊断病变组织、炎症或血流问题。

公司已投入巨资改善数字成像中的色彩，但波长只是光的一种属性。偏振-光传播时电场如何摆动--也蕴含着丰富的信息，但偏振成像仍主要局限于台式实验室环境，依赖于传统光学器件，如安装在笨重的旋转支架上的波幅板和偏振器。

紧凑型偏振成像技术的突破

现在，哈佛大学约翰-保尔森工程与应用科学学院（SEAS）的研究人员开发出了一种紧凑型单次偏振成像系统，可以提供完整的偏振图像。该成像系统只需使用两个薄薄的超表面，就能为生物医学成像、增强和虚拟现实系统以及智能手机等一系列现有和新型应用释放出偏振成像的巨大潜力。

这项研究发表在《自然·光子学》（Nature Photonics）上。

图片:Mueller-Matrix-Imaging.jpg

一种独特的甲虫 Chrysina gloriosa 对其外壳反射的圆偏振光具有独特的响应。新系统能正确成像这种手性响应。

哈佛大学应用物理系Robert L. Wallace教授、SEAS 电气工程Vinton Hayes高级研究员、论文的资深作者Federico Capasso说：“这套系统没有任何移动部件或散装偏振光学器件，将增强在实时医学成像、材料表征、机器视觉、目标检测和其他重要领域的应用能力。”

在之前的研究中，Capasso和他的团队开发出了首款紧凑型偏振相机，可以在不控制入射光的情况下捕捉所谓的斯托克斯图像，即物体反射的偏振特征图像。

主动偏振成像

Capasso研究小组的应届博士毕业生、论文第一作者 Aun Zaidi 说：“正如物体的阴影甚至颜色会因入射光线的颜色而不同一样，物体的偏振特征也取决于光源的偏振曲线”。与传统的偏振成像不同，“主动”偏振成像，即Mueller矩阵成像，可以通过控制入射偏振来捕捉物体最完整的偏振响应。

目前，Mueller矩阵成像需要一个复杂的光学装置，其中包括多个旋转板和偏振器，它们可以依次捕捉一系列图像，然后将这些图像组合起来，实现图像的矩阵表示。

Capasso和他的团队开发的简化系统使用了两个极薄的超表面：一个用于照射物体，另一个用于捕捉和分析另一侧的光线。

第一个超表面产生所谓的偏振结构光，其中的偏振被设计成以独特的模式在空间上变化。当这种偏振光从被照物体上反射或透过时，光束的偏振曲线会发生变化。这种变化被第二个超表面捕捉和分析，以构建最终图像，只需一次拍摄。

该技术可实现实时高级成像，这对于内窥镜手术、智能手机的面部识别和 AR/VR 系统的眼球跟踪等应用非常重要。它还可以与强大的机器学习算法相结合，应用于医疗诊断、材料分类和制药等领域。

Zaidi 说：“我们将结构光和偏振成像这两个看似独立的领域结合在一起，设计出了一个能够捕捉最完整偏振信息的单一系统。我们使用了纳米工程超表面，取代了传统上此类系统所需的许多组件，大大简化了设计。”

Capasso说：“我们的单次成像和紧凑型系统为这种成像技术的广泛应用提供了一条可行的途径，使需要先进成像技术的应用变得更加强大。”

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41566-024-01426-x