La captura precisa de detalles tridimensionales con una sola cámara ha sido un reto en el ámbito de la imagenología. Los métodos tradicionales suelen requerir configuraciones de cámaras dobles o condiciones de iluminación especializadas, lo que resulta poco práctico en aplicaciones del mundo real. Sin embargo, un nuevo enfoque desarrollado en la Universidad de Nanjing está a punto de redefinir la imagenología 3D.
En una investigación reciente publicada en la revista Optica, se presenta un sistema innovador de imagenología estereoscópica de polarización instantánea (SPSIM). Este sistema de vanguardia integra óptica de metasuperficie con inteligencia artificial para extraer información de forma tridimensional de alta definición en tiempo real.
Sistemas de polarización a gran escala para SPSIM
A diferencia de los métodos convencionales que dependen de múltiples polarizadores o exposiciones secuenciales, SPSIM utiliza una lente de metasuperficie especialmente diseñada para capturar datos de polarización de Stokes completos en una sola toma. Con una relación de extinción de 25 dB, comparable a los polarizadores comerciales, y una eficiencia de longitud de onda central sin precedentes del 65%, este sistema supera a las cámaras de polarización estándar.
Para mejorar aún más el rendimiento del sistema SPSIM, se desarrolló una metasuperficie de polarización a gran escala con dimensiones de 1.65 × 1.65 mm². Los resultados experimentales demostraron que la metasuperficie separaba con éxito seis estados de polarización distintos de la luz incidente, guiando cada componente de polarización hacia su posición objetivo.
La clave del éxito de SPSIM radica en su flujo de procesamiento impulsado por redes neuronales. Al incorporar polarización circular en el proceso de imagenología, se mejora significativamente la precisión de la normal de superficie, logrando una precisión de profundidad de hasta 0.15 mm. Este nivel de detalle es crucial para aplicaciones que demandan extrema exactitud, como la imagenología biomédica, la inspección industrial y los sistemas autónomos.
El proceso de reconstrucción 3D de SPSIM comienza con un preprocesamiento para obtener valores únicos para el ángulo cenital y el ángulo azimutal. La información de profundidad se recupera inicialmente utilizando los parámetros completos de Stokes medidos, el ángulo de polarización y el grado de polarización.
Para abordar la ambigüedad del ángulo azimutal, se empleó un enfoque de forma a partir de la sombra como prior físico. Posteriormente, se introdujo una red neuronal que, aprovechando la información de polarización de Stokes y la información previa, entrena un modelo U-Net mejorado, asegurando una recuperación precisa de la normal de superficie.
Los resultados de las pruebas realizadas tanto cualitativas como cuantitativas en los mapas de normales de superficie reconstruidos mostraron que, bajo condiciones de iluminación natural, las cámaras tradicionales y el ojo humano tenían dificultades para discernir detalles finos en materiales de resina. En contraste, el método de forma a partir de la sombra demostró una alta sensibilidad a tales detalles, mostrando una mejora notable en la precisión.
Las pruebas también confirmaron el papel crucial de la polarización circular en la recuperación de formas. La información proporcionada por la polarización circular permitió al sistema capturar con precisión sutiles variaciones en el contorno. Al omitir la polarización circular, se produjeron errores significativos en el mapa normal, capturando menos detalles. Esto resalta la importancia de incorporar esta técnica en la imagenología estéreo de polarización para lograr una reconstrucción altamente detallada y precisa de las texturas de los objetos.
En conclusión, esta investigación representa un avance significativo en la imagenología 3D de alta resolución. El diseño compacto y eficiente de SPSIM permite su integración sin problemas en dispositivos portátiles, haciendo posible la reconstrucción de superficies 3D en tiempo real, incluso en entornos extremos. Este avance abre nuevas posibilidades para aplicaciones en realidad aumentada, visión robótica y tecnologías de imagen de próxima generación.
