近几十年来，相机不断小型化，使其能够广泛用于医学成像、安全技术、智能手机、机器人和自动驾驶汽车。小一个数量级的相机还可以在微创医学、纳米机器人、可穿戴设备或AR和VR中实现许多新应用。不过，现有的小型相机方案受到基本的技术局限，比如透镜体积难以缩小。
一些无镜头相机设计通过振幅掩膜来替换光学元件，以缩小相机尺寸，缺点是空间分辨率有限，图像采集时间长。
而为了解决上述问题，近期普林斯顿和华盛顿大学组成的科研团队研发出粗盐粒大小的相机。其原理基于超表面人工光学材料，其特点是厚度小于波长，可灵活控制电磁波振幅、相位、极化方式、传播模式。
目前，这项实验技术已经受到关键机构和科技巨头关注，包括获得美国国家科学基金会、美国国防部、UWRealityLab支持，其中UWRealityLab的资助方包括Futurewei（前身为华为在美国的研发团队）、Meta、谷歌、亚马逊等。
细节方面，该方案将神经算法与纳米结构集成。利用微型圆柱结构取代透镜。偏振不敏感的纳米光学成像方案，色域在400到700纳米之间，成像范围40°，最大光圈f2。
在《自然》期刊中，科研人员发表了一篇名为“应用于高质量薄透镜成像的神经纳米光学方案”的论文，详细阐释了这款微型相机的原理和拍摄效果，并指出如果用数千个这样的微型摄像头组成阵列，则可实现全场景感知，为物理表面带来成像功能。
据了解，超表面技术可制造薄如发丝的微型透镜（Metalens），应用于摄像头、医疗器械、车载传感器/雷达、AR/VR、全息显示等场景。超表面工艺有望成为未来创新光学的基础，就像晶体管缩小电子产品体积那样，对于光学系统小型化具有重要意义。
普林斯顿大学和华盛顿大学研发的微型相机模组附着了160万个微型圆柱（大小相当于一个HIV病毒），其制作工艺接近计算机芯片。
科研人员表示：微型相机可以集成处理器单元，其潜在应用场景如：微创内窥镜、超小型医疗机器人，用于检测人体内部健康、诊断和治疗疾病。与以往的微型摄像头技术相比，这项全新的超表面方案可捕捉的图像更清晰、扭曲更少，效果相当于体积大50万倍的传统摄像头组，支持全彩色捕捉。
据科研人员称，与机器学习算法结合后，其研发的微型摄像头具有视场角大、成像质量高等优势，效果超过现有的超表面相机方案。
科研人员表示：超表面微型相机基于纳米结构，而设计和设置这种结构对我们是一大挑战。我们需要探索将数百万个微型圆柱与算法同步结合的方式，来实现大范围RGB图像捕捉。
为了解决上述问题，论文的主要合著者之一ShaneColburn创建了一个自动的计算模拟模型，来测试不同的纳米圆柱配置。实际上，考虑到圆柱天线的数量、传递光线的复杂结构，这种计算模拟模型通常占用大量内存和计算时间，而Colburn创建的模型（包含可微分纳米散射体模拟器、基于神经特征的重建架构）提升了计算的效率，模拟超表面成像的准确性足够高。在实验测试中，其对于标称波长范围之外的图像重建误差比现有方法低一个数量级。
与此同时，论文的合著者JamesWhitehead，设计了一种基于氮化硅（玻璃状材料）的超表面制造工艺，可兼容制造计算机芯片采用的标准半导体制造方法，因此更容易实现量产，而且成本比传统相机镜头更低。与此前以来手工设计和重建的方案制造工艺相比，这组科研人员利用端到端可微分成像模型，同时优化超表面和反卷积算法。
前美国陆军研究实验室高级研究员兼首席科学家JosephMait表示：超表面光学设计并不是全新的技术，而华盛顿大学与普林斯顿科研人员研发的方案，是首个将表面光学技术与神经系统结合的方案。
接下来，科研人员计划进一步提升超表面微型相机的计算能力，优化图像质量、物体识别，以及医学和机器人相关的传感等功能。此外，还计划打造基于微型相机阵列的“传感表面”，比如将手机背面变成一组超级大的复合摄像头模组，取代现有的三摄、四摄方案。
为了不断提升拍照效果、3DAR定位等功能，配备类似于“浴霸”的摄像头阵列已经成为一种趋势。如果将传统的移动摄像头布满整个手机背面，会带来成本、重量等挑战，而如果用超表面微型相机取代现有的摄像头，这些挑战有望得到解决。与此同时，配备更多的摄像头也可以提升移动端AR、3D测距和空间传感的质量。
长期来看，微型摄像头也可以应用于AR/VR头显，从而进一步降低AR/VR硬件的整体体积。不仅如此，超表面技术还可以降低AR/VR透镜/光学模组的体积。
比如此前青亭网就曾报道，BRELYON联合创始人兼CTORezaKhorasaninejad展示超表面透镜工艺在AR/VR领域的应用优势，并表示超表面透镜可以与普通镜片集成，具有超薄平面外观（厚度仅600纳米），还可以多层叠加。除此之外，国内的AR眼镜厂商亮亮视野、AR光学厂商鲲游光电也在探索基于超表面光学模组的AR方案。参考：
