哈佛大学受跳蛛启发，开发紧凑高效的深度传感器

跳蛛进化出了一种有效的深度感知系统，这使得它们能够精确地突击毫无戒心的猎物。

生物进化是一个令人沉醉的领域，而这方面的研究同时启发了一系列的科技进步。以跳蛛为例，尽管大脑细小，但其依然具备令人印象深刻的深度感知能力，这使得它们能够精确地突击毫无戒心的猎物。受其启发，哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院的研究人员开发了一种紧凑而高效的深度传感器，并可用于微型机器人，小型可穿戴设备，或轻型虚拟现实/增强现实头显。这款组件将多功能扁超透镜与超高效算法结合在了一起，只需单次捕获即可测量深度。

论文第一作者、物理系博士后Zhujun Shi表示：“生物进化产生了各种各样的光学配置和视觉系统，而它们都是针对不同的目的量身定制。光学设计和纳米技术终于允许我们探索具有类似多样性和效能的人造深度传感器和其他视觉系统。”

完整论文已发布在《Proceedings of the National Academy of Sciences》。

当今大多数深度传感器都使用集成光源和多个摄像头来测量距离。例如，智能手机的面容ID利用数千个激光点来映射人脸轮廓。这适用于搭载电池组件和快速计算组件的大型设备，但是对于功率和计算量有限的小型设备（如智能手表或微型机器人）呢？

结果表明，生物进化提供了大量的选择。

人类通过立体视觉来测量深度，这意味着当我们看着一个对象时，两只眼睛正在采集略有不同的图像。请尝试如下操作：将手指直接放在眼前，然后睁开和闭合双眼。这时请留意手指位置的微妙变化？大脑会对两个图像进行逐像素检查，然后根据像素的移动方式计算手指的距离。

电气工程和计算机科学教授Todd Zickler和Ami Kuan Danoff指出：“这种匹配计算需要大量的计算负担。人类拥有一个优秀的巨大脑袋来应付这种计算，但蜘蛛没有。”

左侧的两个图像是摄像头传感器捕获的原始图像。它们由超透镜形成，并且模糊程度略有不同。研究人员从这两幅图像中实时计算出对象的深度，如右图所示。

跳蛛进化出出一种更为有效的深度测量系统。每只主眼都具有一些分层排列的半透明视网膜，它们可以测量具有不同模糊量的多个图像。例如，如果一只跳蛛用一只主眼看着一只果蝇，一个视网膜的果蝇会显得更清晰，而另一个视网膜的果蝇则会变得模糊。这种模糊变化能够编码有关跳跃距离的信息。

在计算机视觉中，这种距离计算称为离焦深度。但要复刻大自然，你需要搭载电动组件，并且可以随时间变化捕获不同焦点图像的大型摄像头。这限制了传感器的速度和实际应用。

这时，超透镜派上了用场。

应用物理学教授Federico Capasso及其实验室已经证明，超透镜可以同时产生包含不同信息的多个图像。以这项研究作为基础，Zhujun Shi团队设计了可以同时产生两个具有不同模糊度的图像的超透镜。

超透镜（中间）捕获3D场景的图像，如放置在不同位置的蜡烛火焰（左），并利用受跳蛛眼睛启发的高效计算机视觉算法来生成深度图（右）。深度图的颜色表示对象距离。较近和较远的对象分别着色为红和蓝。

同属于Capasso实验室的Zhujun Shi表示：“不是像跳蛛那样使用分层的视网膜来捕获多个同时的图像，超透镜将光线分开，并在一个光电传感器上并排形成两个散焦不同的图像。”

然后，Zickler小组开发的超高效算法将解释这两个图像并构建一个用来表示对象距离的深度图。

同属于Zickler实验室的博士后Qi Guo指出：“能够一起设计超表面和计算算法令人感到非常兴奋。这是创建计算传感器的新方法，它为许多可能性打开了大门。”

Capasso解释说：“超透镜是一种颠覆性的技术，因为它们能够更有效，更快速地实现现有和全新的光学功能，而且体积和复杂性要小得多。融合光学设计和计算成像方面的突破，我们开发出了这款新型深度摄像头，而它将为科学和技术领域带来广泛的机遇。”

值得一提的是，这份研究得到了美国空军科学研究所和美国国家科学基金会的支持。