Nueva cámara con IA: utiliza la diferencia de tiempo de los fotones para crear imágenes en 3D, y las imágenes de un solo píxel pueden alcanzar los 1000 fotogramas por segundo.
En un nuevo artículo publicado recientemente en la revista Optica, investigadores del Reino Unido, Italia y los Países Bajos describen una nueva forma de crear imágenes animadas en 3D: capturando la información temporal de los fotones, en lugar de sus coordenadas espaciales. .
Los investigadores extraen una imagen tridimensional de la escena ajustando el tiempo que tarda la luz en rebotar en el detector. La nueva técnica, llamada imágenes temporales, demuestra un uso importante del aprendizaje automático.
Los sistemas de imágenes temporales tienen algunas ventajas sobre las imágenes ordinarias. Por ejemplo, el nuevo sistema capturará imágenes muy rápidamente, posiblemente trabajando a 1.000 fotogramas por segundo, y estas imágenes 3D rápidas y aproximadas podrían tener muchas aplicaciones, como ser utilizadas como cámaras en vehículos autónomos para mejorar la localización de caminos y la precisión de la velocidad en emergencias; y el desarrollo de capacidades de detección de 360 grados para dispositivos móviles y monitores de salud; lo mejor de todo es que este detector de un solo punto para recopilar datos temporales es pequeño, liviano y económico.
Las fotografías y los vídeos normalmente se crean utilizando sensores digitales para capturar fotones (los componentes de la luz) en los que la luz ambiental se refleja en un objeto y la lente la enfoca en pequeños elementos sensibles a la luz, o píxeles. la pantalla. Una imagen es un patrón de puntos brillantes y oscuros creado por la luz reflejada.
Tomemos como ejemplo la cámara digital más común. Está compuesta por cientos de píxeles y forma una imagen detectando la intensidad y el color de la luz en cada punto del espacio.
Al mismo tiempo, colocar varias cámaras alrededor del objeto para fotografiarlo desde múltiples ángulos, o usar un flujo de fotones para escanear el objeto para su reconstrucción tridimensional, puede generar una imagen 3D. Pero no importa qué método se utilice, la imagen se construye recopilando información espacial de la escena.
En las últimas décadas, los investigadores han desarrollado una forma más ingeniosa de capturar imágenes utilizando únicamente detectores de un solo píxel. Para ello, no expusieron los objetos a una iluminación uniforme, sino a diferentes patrones de iluminación. Estos destellos se parecen a los códigos de barras cuadrados del embalaje.
Cada patrón refleja una parte diferente del objeto, por lo que la intensidad de la luz medida por el píxel cambia a medida que cambia el patrón. Al rastrear estos cambios, los investigadores pueden reconstruir una imagen del objeto.
Ahora el científico de datos Alex Turpin, el físico Daniel Faccio y sus colegas de la Universidad de Glasgow han inventado una forma de generar imágenes 3D a partir de píxeles individuales, pero sin patrones de luz. Utilizaron detectores de fotón único ultrarrápidos para iluminar una escena con un destello de luz uniforme y simplemente midieron el tiempo de reflexión.
Con una precisión de un cuarto de nanosegundo, el detector puede calcular el número de fotones que llegan en función del tiempo, de modo que los investigadores pueden reconstruir el campo simplemente utilizando esta información.
Este es un método novedoso porque en principio no existe una correspondencia uno a uno entre la disposición de los objetos en la escena y la información temporal. Por ejemplo, un fotón reflejado desde cualquier superficie a 3 metros de distancia del detector llegará en 10 nanosegundos, independientemente de la dirección hacia esa superficie.
La llamada cámara de tiempo de vuelo añade profundidad y produce imágenes en 3D calculando con precisión el tiempo de flash reflejado por los objetos en diferentes píxeles.
El nuevo dispositivo de imágenes 3D comienza con un detector de un solo punto simple y económico sintonizado para actuar como un cronómetro de fotones. A diferencia de las cámaras, que miden la distribución espacial del color y la intensidad, el detector simplemente registra el tiempo que tardan los fotones de un pulso láser transitorio en rebotar en cada objeto en una escena determinada y llegar al sensor. Cuanto más lejos esté el objeto, más tiempo tardará cada fotón reflejado en llegar al sensor.
La información temporal de cada fotón reflejado en la escena (lo que los investigadores llaman datos temporales) se recoge en un gráfico muy sencillo.
Estas imágenes luego se convierten en imágenes 3D con la ayuda de complejos algoritmos de redes neuronales. Los investigadores entrenaron el algoritmo y le mostraron miles de fotografías regulares del equipo moviendo y manipulando objetos en el laboratorio, así como datos temporales capturados al mismo tiempo por detectores de un solo punto. Al mismo tiempo, también utilizaron cámaras no voladoras para capturar imágenes realistas en 3D de la escena.
Finalmente, esta red neuronal sabe lo suficiente sobre la correspondencia entre datos temporales y fotografías para crear imágenes de alta precisión a partir únicamente de datos temporales. En comparación con las cámaras de tiempo de vuelo, las imágenes de tiempo de vuelo son borrosas y carecen de detalles. Sin embargo, revela claramente la forma humana.
“A primera vista, este enfoque ambiguo parece hacer que el problema sea irresoluble”, dijo Laura Waller, científica informática e ingeniera eléctrica de la Universidad de California, Berkeley. “Con imágenes de un solo píxel, cuando. Cuando escuché por primera vez sobre este concepto, pensé que debería funcionar, pero luego pensé que no debería funcionar”.
Alex Tew, investigador de ciencia de datos en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad El Dr. Erping de Glasgow dijo: "Si solo consideramos la información espacial y los detectores de un solo punto no tienen información espacial, entonces las imágenes de un solo píxel son imposibles. Sin embargo, este detector aún puede proporcionar información temporal valiosa. En comparación con las imágenes tradicionales. En la fabricación, nuestro método separa completamente la luz del proceso”.
Y, para lograrlo, Alex Turpin y sus colegas utilizaron un tipo de máquina llamada red neuronal que puede visualizar personas en movimiento en una escena. por sí solo después de entrenar una red neuronal en un conjunto de datos.
A diferencia de las cámaras tradicionales, los detectores de un solo punto para recopilar datos temporales son pequeños, livianos y baratos, lo que significa que se pueden agregar fácilmente a sistemas existentes, como las cámaras de los automóviles autónomos, para mejorar la precisión de la localización del camino y la respuesta de frenado.
Además, pueden potenciar sensores existentes en dispositivos móviles, como el Google Pixel 4, que ya cuenta con un sencillo sistema de reconocimiento de gestos basado en tecnología de radar, o incluso utilizar tecnología de última generación para monitorizar el pecho. de los pacientes del hospital.
El Dr. Alex Turpin añadió: "Estamos muy entusiasmados con el potencial del sistema que hemos desarrollado y esperamos seguir explotando su potencial. Nuestro próximo objetivo es desarrollar un sistema A independiente, portátil y listo para usar. "Estamos ansiosos por comenzar a investigar nuestras opciones y realizar más investigaciones con la ayuda de socios comerciales".
https://www.sciencemag.org/news/2020 /08/time-. la cámara-genera-imágenes-3d-ecos-luz
https://phys.org/news/2020-07-imaging-pictures.html
https://www. osapublishing.org/optica/abstract.cfm?uri = optica-7-8-900