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Eletrônica

Enxergando como uma borboleta: Lente plana multiplica capacidades das câmeras

Redação do Site Inovação Tecnológica - 23/09/2024

Enxergando como uma borboleta: Lente plana multiplica capacidades das câmeras
Hoje não existem câmeras capazes de fazer o que a pequena metassuperfície faz.
[Imagem: Arte gerada por IA/Lidan Zhang et al. - 10.1126/sciadv.adp5192]

Metalente biomimética

Inspirando-se no reino animal, Lidan Zhang e colegas da Universidade do Estado da Pensilvânia, nos EUA, criaram uma lente plana, ou metalente, minúscula que consegue capturar informações da luz que hoje exigem aparatos grandes e pesados.

As borboletas, por exemplo, podem ver mais do mundo do que os humanos, incluindo mais cores e a direção de oscilação do campo de luz, também conhecida como polarização. Essa habilidade permite que elas naveguem com precisão, procurem comida e se comuniquem entre si.

Outras espécies, como o camarão louva-a-deus, ou tamarutaca, podem sentir um espectro de luz ainda mais amplo, bem como a polarização circular, ou estados giratórios das ondas de luz - eles usam essa capacidade para sinalizar um "código de amor" para encontrar parceiros.

"Como o reino animal nos mostra, os aspectos da luz além do que podemos ver com os nossos olhos contêm informações que podemos usar em diversas aplicações," disse o professor Xingjie Ni. "Para fazer isso, transformamos efetivamente uma câmera convencional em uma câmera hiperespectro-polarimétrica compacta e leve, integrando nossa metassuperfície dentro dela."

Enxergando como uma borboleta: Lente plana multiplica capacidades das câmeras
Estrutura da metalente, que pode ser acoplada a câmeras comuns.
[Imagem: Lidan Zhang et al. - 10.1126/sciadv.adp5192]

Câmeras hiperespectrais e polarimétricas

A nova lente é um elemento óptico ultrafino, conhecido como metassuperfície, composto por minúsculas nanoestruturas semelhantes a antenas que manipulam as propriedades da luz. Conectada a uma câmera convencional - uma máquina fotográfica ou uma filmadora - ela permite codificar os dados espectrais e de polarização das cenas capturadas.

Câmeras hiperespectrais (que captam mais cores) e polarimétricas (que captam a polarização) são tipicamente volumosas e caras, mas não existem câmeras capazes de capturar simultaneamente dados de espectro e de polarização.

Por outro lado, quando posicionada entre as lentes e os sensores de uma câmera fotográfica ou filmadora comum, a metassuperfície, que mede apenas três milímetros por três milímetros e é muito barata de fabricar, captura os dois tipos de dados da imagem simultaneamente, e os transmite imediatamente para um computador para análise.

Um programa de aprendizado de máquina, também desenvolvido pela equipe e que roda em um notebook padrão, decodifica essas informações visuais multidimensionais em tempo real.

"A 28 quadros por segundo - limitação dada principalmente pela velocidade da câmera que usamos - fomos capazes de recuperar rapidamente informações espectrais e de polarização usando nossa rede neural," disse Liu. "Isso nos permite capturar e visualizar os dados da imagem em tempo real."

Enxergando como uma borboleta: Lente plana multiplica capacidades das câmeras
As câmeras especializadas hoje podem fazer uma ou outra coisa, mas não as duas simultaneamente.
[Imagem: Lidan Zhang et al. - 10.1126/sciadv.adp5192]

Aplicações

As aplicações são inúmeras, a começar pelas aplicações biomédicas, onde informações hiperespectro-polarimétricas podem ser usadas para diferenciar as propriedades materiais e estruturais dos tecidos do corpo, potencialmente auxiliando no diagnóstico de células cancerígenas.

"Poderíamos levar nossa câmera ao supermercado, tirar fotos e avaliar o frescor das frutas e vegetais nas prateleiras antes de comprar," exemplificou Ni. "Esta câmera otimizada abre uma janela para o mundo invisível."

Bibliografia:

Artigo: Real-time machine learning-enhanced hyperspectro-polarimetric imaging via an encoding metasurface
Autores: Lidan Zhang, Chen Zhou, Bofeng Liu, Yimin Ding, Hyun-Ju Ahn, Shengyuan Chang, Yao Duan, Md Tarek Rahman, Tunan Xia, Xi Chen, Zhiwen Liu, Xingjie Ni
Revista: Science Advances
Vol.: 10, Issue 36
DOI: 10.1126/sciadv.adp5192
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