April 26, 2024

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Sie bauen eine Kamera, die ein Salzkorn misst

Illustration, wie Salzkorn aussieht (Foto: Northwest University)

Nach vielen Studien haben die Experten der Universitäten Princeton und Washington Sie haben einen Weg gefunden Foto-Tool Die gleiche Menge gesalzenes Getreide mit Kapazität Bilder verarbeiten Hohe Qualität. D.h. eine tolle Erfindung und Fortschritt Medizinischer und wissenschaftlicher BereichEs wird die Tür für die detaillierteste Untersuchung des menschlichen Körpers öffnen.

Obwohl schon einige Nano-Kameras Werden im medizinischen Bereich verwendet, um Funktionen und Analysen durchzuführen, wie sie involviert sind Endoskopien Oder wenn das Gehirn Bilder machte, waren die aufgenommenen Merkmale schlecht.

nicht wie Professionelle Kameras oder Handykameras Je leistungsfähiger, desto kleiner haben ihre eigenen technischen Einschränkungen.

Von Wissenschaftlern aufgenommene Kameras (Foto: Nature.com)
Von Wissenschaftlern aufgenommene Kameras (Foto: Nature.com)

„Wir haben einen ganz anderen Lernrahmen entwickelt Lerne eine Physik-Meta-Oberflächenstruktur Mit einem Mechanismus zur Bildrekonstruktion basierend auf neurologischen Merkmalen“, erklären sie in dem Artikel.

Durch „metaserface“ repräsentieren sie jeweils ihre neue Struktur mit einer optimalen Oberfläche von 1,6 Millionen zylindrischen Pfosten auf einem halben Millimeter. Diese Pole fungieren als Lichtempfangsantennen Bildanleitung.

Daher hat die Erfindung von Mitgliedern amerikanischer Universitäten wegen der kleinsten Kamera und der besten für Aufsehen gesorgt Bildverarbeitung Sie können neue klinische Studien durchführen oder bei Bedarf eingesetzt werden.

Sie weisen darauf hin, dass die Kamera nachweislich bis zur Blende 2.0 funktioniert, was bedeutet, dass sie auch bei schlechten Lichtverhältnissen Bilder aufnehmen kann.

Die Kamera verfügt über eine vom neurologischen System inspirierte Konstruktion (Foto: Nature.com)
Die Kamera verfügt über eine vom neurologischen System inspirierte Konstruktion (Foto: Nature.com)

Sie wiesen auch darauf hin, dass sie durch die Reduzierung der Brennweite der Kamera die Farbänderungen reduzieren konnten, die die Farbe des Bildes darstellen. Mit all diesen können sie klarere Fotos erstellen als Fotos, die sich bereits im Feld befinden.

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Wir entwickeln gemeinsam den Meta-Surface- und Dekonvolution-Algorithmus Mit einem Bildgebungsmodell, das von Ende zu Ende variieren kann “, erklären sie.

Sie wiesen darauf hin, dass sie durch ihre Untersuchungen die aktuellen Muster einiger Konstruktionsfehler, die außerhalb des normalen Wellenlängenbereichs in Testaufnahmen liegen, überwinden konnten, was die Qualität des Bildes demonstriert.

„In unserem Modell sind die Polynomkoeffizienten, die die Metaoberflächenphase bestimmen, optimale Variablen, während die Test-gemessenen Parameter, die den Sensormesswert und den Sensor-Metaoberflächenabstand charakterisieren, konstant sind.“

Die Kamera ist trotz ihrer Größe klein (Foto: Nature.com)
Die Kamera ist trotz ihrer Größe klein (Foto: Nature.com)

Einfacher gesagt, die Foto-Tool Während bei anderen Modellen die Parameter erfahrungsgemäß gemessen und fixiert werden, hat es das Potenzial, auf seine Vorgängervariablen (z. B. einen Automatikmodus) umgestellt zu werden.

Abgesehen davon erwähnten sie ihre Konstruktion Das Gerät simuliert neuronale Netze Es erleichtert das Lernen auf niedriger und hoher Ebene und ermöglicht gleichzeitig die Verschlüsselung und Weitergabe von Informationen über die Verarbeitung und Übertragung hinaus.

Die Forscher aus Princeton und Washington Obwohl sie eine Kamera mit niedriger Auflösung ohne chromatische Variationen erfunden haben, ziehen sie es vor, ihre Arbeit auf flexible Bilder auszudehnen. Nanophotonika Kann für verschiedene Aufgaben wie Sortieren oder Auffinden von Objekten umkonfiguriert werden.

Schließlich haben die Entwickler dieser Technologie einige zukünftige Vorteile und Anwendungen im Zusammenhang mit ihrer Erfindung erwähnt. „Wir hoffen, dass das vorgeschlagene System einen wichtigen Schritt macht Sehr kleine Kameras Dadurch können neue Anwendungen in den Bereichen Endoskopie, Bildgebung des Gehirns oder Objektverteilung verbreitet werden.“

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