Przyszłość kamer jednopikselowych

Przyszłość kamer jednopikselowych

Terahercowa wersja kamery opracowanej przez naukowców z Rice University jednopikselowej może się okazać przełomem w dziedzinie bezpieczeństwa, telekomunikacji, medycyny, czy przetwarzania sygnału.

Badania opublikowane w Applied Physics Letters opisują metodę zastąpienia drogiego, wielopikselowego sensora, wykorzystywanego w dzisiejszych terahercowych systemach obrazowania, pojedynczym sensorem jednopikselowym. Dwoma kluczami do stworzenia systemu są trwające badania nad modulatorem, który obsłuży szybkie serie losowych obrazów, oraz skompresowany algorytm sensoryczny, który przekształca surowe dane w obraz.

Udoskonalenia te „mogłyby prowadzić w niedalekiej przyszłości do bardzo niedrogich kamer do zastosowań naukowych, a także związanych z nauką,” – powiedział Richard Baraniuk, profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej z Rice University, który pomagał w tworzeniu modelu koncepcyjnego.

„Istnieje bardzo dobry powód, by wierzyć w możliwość budowy terahercowego modulatora, który będzie w stanie wykonywać te same zadania elektrycznie i bardzo szybko.” – powiedział Daniel Mittleman, profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej z Rice University. „Jest całe mnóstwo zastosowań dla terahercowego obrazowania, gdyby tylko móc dysponować dostatecznie wrażliwym urządzeniem działającym w czasie rzeczywistym.” – dodał.

Promieniowanie terahercowe, które w elektromagnetycznym spektrum znajduje się pomiędzy podczerwonym i mikrofalowym, przenika tkaniny, drewno, plastik, a nawet chmury, ale nie metal, czy wodę. W przeciwieństwie do promieni X, T nie są szkodliwe, a niedrogie kamery wykorzystujące właśnie promieniowanie T mogą być kiedyś wykorzystywane do ochrony na lotniskach, jako uzupełnienie tradycyjnych skanerów operujących promieniami X.

„Dzisiejsze kamery dzielą obraz na czerwień, zieleń i niebieski. Nowy system natomiast rozdziela każdy piksel na indywidualne długości fal.” – powiedział Kevin Kelly, profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej z Rice University. „Jeśli chcesz wiedzieć, czy ten zielony obiekt, to grupa drzew, czy pomalowany na zielono czołg, system ci to powie.” – dodał.

(lk)