由一面马赛克墙获得灵感,天津大学研制新型仿生复眼视觉系统

2019-09-16 09:31:31     来源:科技日报

我们拍苍蝇的时候,苍蝇会非常迅速地飞走,你知道苍蝇是怎么看到威胁并迅速做出反应的吗?


近日,天津大学精密仪器与光电子工程学院的研究人员研制了新型仿生复眼视觉系统,通过对复眼结构及探测方法等多个层面的模拟,发现昆虫可能是根据目标发出的光强度来探测目标轨迹,其复眼结构基于光能分布的目标空间定位方法,能在极短时间内感知物体迫近。该研究成果发表在国际期刊《光学快报》上,美国光学学会对其进行了专题报道。


还原昆虫视觉系统


“昆虫复眼视觉系统体积小、重量轻、视场角大、时间分辨率高、运动目标探测灵敏,这使其具有其他成像方法无法比拟的优势,然而昆虫复眼快速感知物体目标运动轨迹的机理还不明确。”课题负责人宋乐副教授介绍说,“自然界昆虫复眼的尺寸极小,理论上并不能够进行清晰的成像,但昆虫普遍具有很强的趋光性,而且相对于清晰成像而言,光强的信息量比较小,这对需要极短反应时间来保证生存的昆虫来说,具有重要的意义。我们希望通过仿生系统来探索并证实这种特性。”

由一面马赛克墙获得灵感,天津大学研制新型仿生复眼视觉系统

研究团队利用单点金刚石切削法,在聚甲基丙烯酸甲酯上制作了表面有169个子眼的仿生复眼。子眼采用六边形微透镜阵列密接排布,以避免产生子眼间盲区;同时,子眼面形采用非球面,通过对非球面的优化,进一步降低了光学像差。这种仿生复眼可模拟昆虫复眼功能,每个子眼均可作为独立的视觉感受器。子眼半径约1毫米,169个子眼形成一个尺寸约为20毫米的组件,其视场角可达90度。


研究人员通过在构成复眼的曲面透镜和图像探测器之间放置一个锥形导光器件,使表面弯曲的复眼可以均匀地接收来自不同角度的光。锥形导光器件由多束光纤熔接而成,具有传像功能,可在提供无畸变图像传输的同时,实现图像缩放。“采用这种策略,一方面可将复眼透镜所成的曲面像转化为平面像以便平面探测器接收,另一方面可将复眼透镜所成的大视场图像等比压缩为较小的像,以使其能够全部无损地成像于小尺寸平面探测器上,实现耦合,从而降低了对平面探测器的技术要求。”宋乐介绍说。


由一面马赛克墙获得灵感


新型仿生复眼器件虽然制作完成了,但是如何利用仿生复眼模拟昆虫看世界,实现高灵敏度探测,却又是一个难题。“我们尝试了很多方法,也采用了很多高复杂度的算法,力求从子眼图像中获取更多的细节信息,来确定目标位置,但因为运行时间太长,探测速度总是上不去。”宋乐回忆说,“直到有一天,我们在一家餐厅里看到了一面马赛克墙,墙上密布的马赛克块在灯光的映照下,呈现出了形态各异的光斑和光晕。那一瞬间,灵感就来了。”在新设计灵感的指引下,研究人员提出了一种基于光能分布的目标空间定位方法。“打个比方,将复眼展平后就类似于一面马赛克墙,每个子眼就像每一个马赛克块,假设我们用一个光源照射墙面,由于光源位置、角度的不同,受其影响的马赛克的块数以及光能分布的规律也会有所不同。”宋乐说。同理到复眼,研究人员提取了目标图像的相对亮度来进行探测,即由每个受光子眼的光强、中心子眼的光强以及中心子眼的像素数,即可确定目标的远近,大大简化了算法的流程。

由一面马赛克墙获得灵感,天津大学研制新型仿生复眼视觉系统

“通过用仿生复眼实现高灵敏度探测,我们发现昆虫或许仅根据物体的亮度就能定位目标,就像只需要了解受光源影响的马赛克块数的平均值就可以定位目标一样。而人类需要复杂的图像信息来判断物体的位置,就像必须要了解每一块马赛克受光源影响的信息一样,这样反应就会慢很多。”宋乐介绍说,“这种简单的探测机制非常适合昆虫的脑神经系统,因为飞行昆虫的神经系统比脊椎动物的要简单得多,眼睛和飞行相关肌肉之间直接的神经元链也只有6—7个细胞。仅仅需要处理图像的明暗灰度信息,便可使昆虫对威胁作出快速反应,可帮助它们躲避捕食者。”


研究人员还发现,目标距离复眼系统越远,定位精度就会越低,这也解释了为什么大多数昆虫都是近视眼。


可应用于各种领域


这种新型仿生复眼能够快速探测目标的空间位置,未来可以应用于智能机器人、无人驾驶、飞行器、生物医疗等领域。“无人驾驶汽车会遇到许多突发事件,例如行人突然出现,前方车辆急停或者急拐弯等等。若将仿生复眼系统应用于无人驾驶汽车上,则可以辅助实现快速探测或自动躲避。”宋乐介绍说。

由一面马赛克墙获得灵感,天津大学研制新型仿生复眼视觉系统

复眼系统本质是一种单相机三维定位系统,与传统的多目立体视觉系统相比,复眼系统的体积较小,可实现紧凑空间内的立体探测,例如医用内窥镜等领域。


此外,这种复眼结构还可以应用于光伏系统的高效能量转换。宋乐解释说:“我们知道,太阳能电池板的能量转换与光线入射电池板的角度有关。若将复眼系统引入光伏系统,则可以利用复眼对光线的大视场接收能力,提高其能量转换效率。”

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