近年來，光學(xué)成像的新方法迅速發(fā)展，其重點(diǎn)是從通常是在二維（2D）圖像捕獲中提取三維（3D）信息。也許最重要的是，計(jì)算成像的興起使得光學(xué)組件的新物理布局和新算法得以實(shí)現(xiàn)。本文關(guān)注兩項(xiàng)進(jìn)展的融合:利用石墨烯光電探測器陣列開發(fā)透明焦疊加成像系統(tǒng)，以及包括強(qiáng)大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)功能的快速擴(kuò)展。本文演示了使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對點(diǎn)狀對象進(jìn)行3D跟蹤以及對多點(diǎn)對象的跟蹤位置的擴(kuò)展。計(jì)算機(jī)仿真進(jìn)一步證明了該光學(xué)系統(tǒng)如何跟蹤3D擴(kuò)展對象，凸顯了將納米光子設(shè)備，新光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)3D成像新領(lǐng)域的希望。
Fig. 1 透明全石墨烯光電探測器陣列焦堆成像系統(tǒng)的概念。
Fig. 2 使用石墨烯檢測器陣列的雙堆棧進(jìn)行焦點(diǎn)堆棧成像的實(shí)驗(yàn)演示。
Fig. 3 使用焦點(diǎn)堆棧數(shù)據(jù)對三種不同類型的點(diǎn)對象進(jìn)行3D點(diǎn)對象跟蹤。
Fig. 4 使用CMOS相機(jī)收集的焦點(diǎn)堆棧數(shù)據(jù)進(jìn)行3D擴(kuò)展對象跟蹤及其方向估計(jì)。
相關(guān)研究成果于2021年由密歇根大學(xué)Theodore B. Norris課題組，發(fā)表在Nature Communications（https://doi.org/10.1038/s41467-021-22696-x）上。原文：Neural network based 3D tracking with a graphene transparent focal stack imaging system。
轉(zhuǎn)自《石墨烯雜志》公眾號(hào)
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