神经纳米光学用于高质量薄透镜成像

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上海卷柔新技术光电有限公司是一家专业研发生产光学仪器及其零配件的高科技企业，公司2005年成立在上海闵行零号湾创业园区，专业的光电镀膜公司，技术背景依托中国科学院，卷柔产品主要涉及光学仪器及其零配件的研发和加工；光学透镜、反射镜、棱镜，平板显示，安防监控等光学镀膜产品的开发和生产，为全球客户提供上等的产品和服务。

文章**点：

基于此，美国普林斯顿大学的Ethan Tseng(一作)和Felix Heide(通讯)提出一种端到端可微成像模型联合优化超表面和解卷积算法，设计了一个高质量、偏振不敏感的纳米光学成像器，可以用于400-700nm的全彩、40°宽视场成像。成像效果可以媲美含6个镜片、体积是其55万倍的镜头。超表面f数为2，孔径为500um，其涵盖散射体数为160万个。相比以往的超表面设计方法，孔径翻倍，散射体数多一个数量级，计算效率还大大提升。

原理解析：

将物理上的超表面和图像传感器的成像与解卷积重建看作网络的前向传播模型，然后，网络输出与Ground Truth对比获得损失函数，反向传播优化超表面的面型参数和解卷积网络的参数。超表面加工使用DUV光刻加工，便于大规模生产。

成像模型为：

图像与光学系统的PSF卷积，相机感光加上其本身的噪声得到带噪声的图像，然后利用解卷积算法求得重建图像。作者在成像模型采取了一些特殊操作，使得计算量大大减小。一是对多项式拟合meta-optics的幂用偶数，使得PSF是对称的，从而只要沿着一个轴就可以模拟整个视场。二是用代理函数(proxy function)在局部相位近似下模拟散射体的相位响应，从而能使用自动微分进行逆向设计。*终内存需要相比传统方法(FDTD法)下降近3000倍，速度提升三个数量级。

设计一个神经网络架构，在学习的特征空间而不是原始图像强度上做解卷积。这种技术结合了基于模型的解卷积的泛化能力和神经网络的有效特征学习，从而能够解决具有严重像差和大空间范围的PSF的meta-optics的图像解卷积，即使在模拟中训练，也可以很好的推广到实验采集的图像。

成像模型公式：

I是训练的Ground Truth,O是前向传播得到的像。 f_META作用在超表面上得到超表面的点扩散函数PSF，f_SENSOR描述图像传感器感光加上其本身的读取噪声。星号*代表卷积。

优化问题公式：

方程左边大括号内，前者用于加工meta-optics，后者用于确定解卷积算法。

附图：

关于我们

上海卷柔新技术光电有限公司是一家专业研发生产光学仪器及其零配件的高科技企业，公司2005年成立在上海闵行零号湾创业园区，专业的光电镀膜公司，技术背景依托中国科学院，卷柔产品主要涉及光学仪器及其零配件的研发和加工；光学透镜、反射镜、棱镜，平板显示，安防监控等光学镀膜产品的开发和生产，为全球客户提供上等的产品和服务。

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