當(dāng)今大多數(shù)深度傳感器都使用集成光源和多個(gè)攝像頭來(lái)測(cè)量距離。例如，智能手機(jī)的面容ID利用數(shù)千個(gè)激光點(diǎn)來(lái)映射人臉輪廓。這適用于搭載電池組件和快速計(jì)算組件的大型設(shè)備，但是對(duì)于功率和計(jì)算量有限的小型設(shè)備(如智能手表或微型機(jī)器人)呢?結(jié)果表明，生物進(jìn)化提供了大量的選擇。生物進(jìn)化是一個(gè)令人沉醉的領(lǐng)域，而這方面的研究同時(shí)啟發(fā)了一系列的科技進(jìn)步。以跳蛛為例，盡管大腦細(xì)小，但其依然具備令人印象深刻的深度感知能力，這使得它們能夠精確地突擊毫無(wú)戒心的獵物。

跳蛛進(jìn)化出了一種有效的深度感知系統(tǒng)，這使得它們能夠精確地突擊毫無(wú)戒心的獵物。受其啟發(fā)，哈佛大學(xué)約翰·保爾森工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種緊湊而高效的深度傳感器，并可用于微型機(jī)器人，小型可穿戴設(shè)備，或輕型虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭顯。這款組件將多功能扁超透鏡與超高效算法結(jié)合在了一起，只需單次捕獲即可測(cè)量深度。

論文第一作者、物理系博士后Zhujun Shi表示：“生物進(jìn)化產(chǎn)生了各種各樣的光學(xué)配置和視覺(jué)系統(tǒng)，而它們都是針對(duì)不同的目的量身定制。光學(xué)設(shè)計(jì)和納米技術(shù)終于允許我們探索具有類(lèi)似多樣性和效能的人造深度傳感器和其他視覺(jué)系統(tǒng)。”完整論文已發(fā)布在《Proceedings of the National Academy of Sciences》。

人類(lèi)通過(guò)立體視覺(jué)來(lái)測(cè)量深度，這意味著當(dāng)我們看著一個(gè)對(duì)象時(shí)，兩只眼睛正在采集略有不同的圖像。請(qǐng)嘗試如下操作：將手指直接放在眼前，然后睜開(kāi)和閉合雙眼。這時(shí)請(qǐng)留意手指位置的微妙變化?大腦會(huì)對(duì)兩個(gè)圖像進(jìn)行逐像素檢查，然后根據(jù)像素的移動(dòng)方式計(jì)算手指的距離。電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Todd Zickler和Ami Kuan Danoff指出：“這種匹配計(jì)算需要大量的計(jì)算負(fù)擔(dān)。人類(lèi)擁有一個(gè)優(yōu)秀的巨大腦袋來(lái)應(yīng)付這種計(jì)算，但蜘蛛沒(méi)有。”

跳蛛進(jìn)化出出一種更為有效的深度測(cè)量系統(tǒng)。每只主眼都具有一些分層排列的半透明視網(wǎng)膜，它們可以測(cè)量具有不同模糊量的多個(gè)圖像。例如，如果一只跳蛛用一只主眼看著一只果蠅，一個(gè)視網(wǎng)膜的果蠅會(huì)顯得更清晰，而另一個(gè)視網(wǎng)膜的果蠅則會(huì)變得模糊。這種模糊變化能夠編碼有關(guān)跳躍距離的信息。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，這種距離計(jì)算稱(chēng)為離焦深度。但要復(fù)刻大自然，你需要搭載電動(dòng)組件，并且可以隨時(shí)間變化捕獲不同焦點(diǎn)圖像的大型攝像頭。這限制了傳感器的速度和實(shí)際應(yīng)用。這時(shí)，超透鏡派上了用場(chǎng)。

Capasso解釋說(shuō)：“超透鏡是一種顛覆性的技術(shù)，因?yàn)樗鼈兡軌蚋行?，更快速地?shí)現(xiàn)現(xiàn)有和全新的光學(xué)功能，而且體積和復(fù)雜性要小得多。融合光學(xué)設(shè)計(jì)和計(jì)算成像方面的突破，我們開(kāi)發(fā)出了這款新型深度攝像頭，而它將為科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域帶來(lái)廣泛的機(jī)遇。”值得一提的是，這份研究得到了美國(guó)空軍科學(xué)研究所和美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的支持。

應(yīng)用物理學(xué)教授Federico Capasso及其實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)證明，超透鏡可以同時(shí)產(chǎn)生包含不同信息的多個(gè)圖像。以這項(xiàng)研究作為基礎(chǔ)，Zhujun Shi團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了可以同時(shí)產(chǎn)生兩個(gè)具有不同模糊度的圖像的超透鏡。

超透鏡(中間)捕獲3D場(chǎng)景的圖像，如放置在不同位置的蠟燭火焰(左)，并利用受跳蛛眼睛啟發(fā)的高效計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法來(lái)生成深度圖(右)。深度圖的顏色表示對(duì)象距離。較近和較遠(yuǎn)的對(duì)象分別著色為紅和藍(lán)。同屬于Capasso實(shí)驗(yàn)室的Zhujun Shi表示：“不是像跳蛛那樣使用分層的視網(wǎng)膜來(lái)捕獲多個(gè)同時(shí)的圖像，超透鏡將光線(xiàn)分開(kāi)，并在一個(gè)光電傳感器上并排形成兩個(gè)散焦不同的圖像。”然后，Zickler小組開(kāi)發(fā)的超高效算法將解釋這兩個(gè)圖像并構(gòu)建一個(gè)用來(lái)表示對(duì)象距離的深度圖。同屬于Zickler實(shí)驗(yàn)室的博士后Qi Guo指出：“能夠一起設(shè)計(jì)超表面和計(jì)算算法令人感到非常興奮。這是創(chuàng)建計(jì)算傳感器的新方法，它為許多可能性打開(kāi)了大門(mén)。”