当前位置: 首页 > news >正文

基于SLM调制器,MIT研发高效率全息显示方案

此前,青亭网曾报道过NVIDIA、三星、剑桥大学等对空间光调制器(SLM)全息方案的探索。空间光调制器可调节光波的空间分布,在电驱动信号控制下,可改变光在空间中传播的振幅、强度、相位、偏振态等特性,从而形成全息影像。自动驾驶汽车的LiDAR传感器也使用了空间光调制器来进行扫描,大脑扫描仪也使用它来穿透组织查看大脑,好处是成像分辨率更高,且不受活体组织动态波动噪声(血液流动)影响。

相比于现有的机械光学方案,空间光调制器对空间成像的速度约快一百万倍。

近期,MIT也公布了一项SLM全息研究,这项新研究号称可快速控制光束,速度超越以往的方案,这意味着3D显示的延迟将大大降低。

MIT科研人员表示: 生成独立的3D全息图(无需背板)需要能精确、快速的控制光,而这超出了液晶、微镜等传统显示技术的能力。于是,该科研团队经过四年多时间,解决了高速调节光线的问题,并且设计了一种可编程的无线化方案,该方案可将光线聚焦在特定方向,还可以操控光的强度,从而实现全息效果。号称比商业设备要快几个数量级。

此外,科研人员还为这个全息方案创建了配套的制造工艺,可保证大规模生产的质量。

SLM全息方案原理

科研人员表示:自古以来,如何控制光是一个反复出现的研究课题,我们的SLM方案在空间和时间上都可以控制光,并且适用于多种场景,进一步推动了光学研究发展。

原理方面,由于SLM是一种通过控制光的发射特性来操纵光的装置,它的光路与高射投影仪或计算机屏幕类似,都是将通过的光束转变,使其聚焦在一个方向或将其折射到多个位置,形成全息图像。

在SLM模组内部,使用了二维光调制器,用于控制光线传播。光的波长只有几百纳米,因此需要高速、精准的控制,因此需要密集的纳米级控制器阵列。于是,MIT科研人员采用了一系列光子晶体微腔/光子晶体谐振器,它们的特点是可以在波长范围内储存、操控和发射光。

当光束进入SLM空腔时,大约会停留一纳秒,在这短暂的时间内会在内部反弹约10万次以上。虽然纳秒只有十亿分之一秒,但这个时间足以让设备精确地操纵光。通过改变空腔的反射率,研究人员可以控制光离开的路径。如果同时操控整个控制器阵列,便可以调节整个光场,这样就可以快速、准确的控制光束。

科研人员表示:这个设备的特殊之处在于,它采用了特殊设计的辐射模式,因此光线经过腔内反射后,都可以聚焦,从而提升整体光学性能。从本质上来看,这实际上是一种理想的光学天线。

为了实现这样精密的设计,科研人员还开发了一种新的算法,用于设计光子晶体器件,这个器件的作用是确保从腔体逸出的光线都能汇聚成窄光束。

使用光来控制光

据了解,这项全息方案采用了Micro LED显示屏(LED-on-CMOS)作为光源,而这个LED屏幕也能够控制LED。LED像素与硅晶片上的光子晶体对齐,因此一个点亮的LED可调节单个 微腔。当激光击中激活的微腔时,微腔根据LED发出的光对激光做出不同的响应。

另一方面,使用LED控制意味着显示阵列可编程,而且可重新配置,并且无线化设计。这相当于一种完全由光控制的过程,无需金属线来传输信号,因此多个设备可以更加靠近,不用担心互相之间吸收或干扰,也就是说,可扩展性好。

在批量制造方面,科研人员希望使用现有的集成电路制造工艺(300毫米晶圆),实现对全息方案的量产。而由于该方案采用微米级空腔,需要将制造误差降低到最小,于是科研人员与美国空军研究实验室合作,开发了一种高精度的大规模制造工艺,可在12英寸的硅晶片上冲压出数十亿个空腔,然后通过后续处理步骤,来确保微腔在相同的波长下工作。

此外,还发明了一种基于机器视觉的全息修整新技术。这个修整过程,指的是研究人员将激光照射到微腔上,原理是激光将硅加热到1000摄氏度以上,形成二氧化硅或玻璃。根据这一原理,研究人员创建了一个系统,可以同时用同一束激光轰击所有空腔,并添加一层玻璃,以完美对齐共振,实现空腔振动的自然频率。

科研成果

这项技术在空间和时间上几乎可以完美控制光场,其时空带宽比现有的SLM技术要大10倍,而更大的带宽和更精确的控制可以快速的传输大量信息,将全息显示与高性能通信系统结合。

接下来,科研人员计划进一步扩大SLM全息设备的规模,并加入量子控制或超高速传感和成像模组。

据悉,这项研究受到了美国多家基金会资助,包括赫兹基金会、NDSEG 奖学金计划、施密特博士后奖、以色列 Vatat 奖学金、美国陆军研究办公室、美国空军研究实验室、英国工程和物理科学研究委员会、皇家工程学院等等。参考:MIT

相关文章:

基于SLM调制器,MIT研发高效率全息显示方案

此前,青亭网曾报道过NVIDIA、三星、剑桥大学等对空间光调制器(SLM)全息方案的探索。空间光调制器可调节光波的空间分布,在电驱动信号控制下,可改变光在空间中传播的振幅、强度、相位、偏振态等特性,从而形成…...

【Docker】镜像与docker数据卷

文章目录 一、镜像1、镜像2、镜像原理之联合文件系统3、镜像原理之分层4、commit镜像 二、数据卷1、数据卷2、-v使用数据卷3、实战:MySQL 同步数据4、docker volume相关指令5、匿名和具名挂载6、数据卷之Dockerfile7、数据卷容器 一、镜像 1、镜像 镜像是一种轻量级…...

机器学习小结之KNN算法

文章目录 前言一、概念1.1 机器学习基本概念1.2 k 值1.3 距离度量1.4 加权方式 二、实现2.1 手写实现2.2 调库 Scikit-learn2.3 测试自己的数据 三、总结3.1 分析3.2 KNN 优缺点 参考 前言 ​ KNN (K-Nearest Neighbor)算法是一种最简单,也是一个很实用的机器学习的…...

函函函函函函函函函函函数——two

🤩本文作者:大家好,我是paperjie,感谢你阅读本文,欢迎一建三连哦。 🥰内容专栏:这里是《C知识系统分享》专栏,笔者用重金(时间和精力)打造,基础知识一网打尽,…...

SpringCloud学习笔记06

九十五、Cloud Alibaba简介 0、why会出现SpringCloud alibaba Spring Cloud Netflix项目进入维护模式 1、是什么 官网:spring-cloud-alibaba/README-zh.md at 2.2.x alibaba/spring-cloud-alibaba GitHub 2、能干嘛 3、去哪下 spring-cloud-alibaba/README-…...

学系统集成项目管理工程师(中项)系列14_采购管理

1. 概念和术语 1.1. 采购是从项目团队外部获得产品、服务或成果的完整的购买过程 1.2. 三大类 1.2.1. 工程 1.2.2. 产品/货物 1.2.3. 服务 2. 主要过程 2.1. 编制采购管理计划 2.2. 实施采购 2.3. 控制采购 2.4. 结束采购 3. 合同 3.1. 包括买方和卖方之间的法律文…...

PMP课堂模拟题目及解析(第3期)

21. 一家农业设备制造商因一个缺陷部件而召回数千个产品。这个问题导致许多客户不满,公司花费 500 万美元来修理和更换零件。哪一种成本预算类型可以防止这个问题? A. 非一致性成本 B. 一致性成本 C. 矩阵图 D. 多标准决策分析 22. 一位团队成员…...

华为OD机试 - 微服务的集成测试( Python)

题目描述 现在有n个容器服务,服务的启动可能有一定的依赖性(有些服务启动没有依赖),其次服务自身启动加载会消耗一些时间。 给你一个 n x n 的二维矩阵useTime,其中 useTime[i][i]=10 表示服务i自身启动加载需要消耗10s useTime[i][j] = 1 表示服务i启动依赖服务j启动完…...

SLAM面试笔记(4) — 企业面试汇总

目录 1 大疆 一面(50min) 二面(30min) 三面(30min) 2 华为 一面(30min) 二面(30min) 三面(30min) 3 海康 一面(…...

五大新兴产业中,有三个中国出口全球占比居首-机器视觉工程师正处于需求旺盛阶段

​五大新兴产业包含生物保健和电动汽车,新一代半导体、新一代显示器、二次电池。 在五大新兴产业中的三大领域——新一代半导体、新一代显示器、二次电池,中国对外出口在全球所占比重最高。 电动汽车,汽车行业一直对机器视觉工程师有着强烈的需求,无论比亚迪,特斯拉等等…...

网络安全监管

网络安全监管 网络安全法律体系建设计算机犯罪、信息安全等基本概念我国立法体系及网络安全法我国的立法体系网络安全法出台背景基本概念安全法主要结构第一章 总则第二章 网络安全支持与促进第三章 网络运行安全第四章 网络信息安全第五章 监测预警与应急处置第六章 法律责任 …...

【code review】代码评审的18个军规(建议收藏)

文章目录 背景1. 添加必要的注释2.日志打印规范3. 命名规范4.参数校验5. 判空处理6. 异常处理规范7. 模块化,可扩展性8. 并发控制规范9. 单元测试规范10. 代码格式规范11. 接口兼容性12. 程序逻辑是否清晰,主次是否够分明13. 安全规范14. 事务控制规范15. 幂等处理规…...

PyQt5桌面应用开发(5):对话框

本文目录 PyQt5桌面应用系列对话框QDialogQDialog的基本用法按钮组 QMessageBox综合展示的例子结论 PyQt5桌面应用系列 PyQt5桌面应用开发(1):需求分析 PyQt5桌面应用开发(2):事件循环 PyQt5桌面应用开发&a…...

整洁的代码

文章目录 为什么要写整洁的代码什么是整洁的代码可读性运行效率扩展性 怎么写整洁的代码注释&命名函数&类代码结构 为什么要写整洁的代码 为什么要写整洁的代码,回答这个问题之前,也许应该想想写糟糕的代码的原因 是想快点完成吗?还是要赶时间吗?有可能.或许你觉得…...

Redis集群常用命令及说明

一、集群的特点 1、集群架构特点 (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽; (2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效…...

使用edge浏览器,白嫖ChatGPT的保姆级教程来了

前言 嗨,大家好,我是希留,一个被迫致力于全栈开发的老菜鸟。 人工智能大浪潮已经来临,对于ChatGPT,我觉得任何一个玩互联网的人,都应该重视起来,用起来。但是国内使用需要解决科学上网、注册、…...

新人入职,都用这三招,让你安全度过试用期

刚入职工作 3招让你安全度过试用期 给新手小伙伴们分享几招 让你们能在试用期的时候平滑去度过 那么第一第一点就是 能自己解决的千万不要去问 千万不要去问 因为往往我们在去面试的时候 我们往往都是备足了很多的资料 备足了很多的面试题库 然后呢 你在给人家面试的时候总有一…...

小程序上车,车载小程序的信息安全是否可靠?

随着智能交通和车联网技术的快速发展,越来越多的车载应用程序(APP)进入人们的视野,从而推动了车载业务生态的不断发展。然而,车载应用程序的安全问题也引起了人们的广泛关注。为此,小程序容器技术作为一种有…...

华为OD机试 - 识图谱新词挖掘(Python)

题目描述 小华负责公司知识图谱产品,现在要通过新词挖掘完善知识图谱。 新词挖掘:给出一个待挖掘问题内容字符串Content和一个词的字符串word,找到content中所有word的新词。 新词:使用词word的字符排列形成的字符串。 请帮小华实现新词挖掘,返回发现的新词的数量。 …...

( 数组和矩阵) 378. 有序矩阵中第 K 小的元素 ——【Leetcode每日一题】

❓378. 有序矩阵中第 K 小的元素 难度:中等 给你一个 n x n n x n nxn 矩阵 m a t r i x matrix matrix ,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵中第 k 小的元素。 请注意,它是 排序后 的第 k 小元素,而不是第 …...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage)&#xff1a…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?

今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?由于时间太久,我真忘记了。搜搜发现,还真有人和我一样。见下面的链接:https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章,二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑: 🔄 一、起源与初创期:Swagger的诞生(2010-2014) 核心…...

OPENCV形态学基础之二腐蚀

一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式:dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一,腐蚀跟膨胀属于反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...

用鸿蒙HarmonyOS5实现中国象棋小游戏的过程

下面是一个基于鸿蒙OS (HarmonyOS) 的中国象棋小游戏的实现代码。这个实现使用Java语言和鸿蒙的Ability框架。 1. 项目结构 /src/main/java/com/example/chinesechess/├── MainAbilitySlice.java // 主界面逻辑├── ChessView.java // 游戏视图和逻辑├──…...

《信号与系统》第 6 章 信号与系统的时域和频域特性

目录 6.0 引言 6.1 傅里叶变换的模和相位表示 6.2 线性时不变系统频率响应的模和相位表示 6.2.1 线性与非线性相位 6.2.2 群时延 6.2.3 对数模和相位图 6.3 理想频率选择性滤波器的时域特性 6.4 非理想滤波器的时域和频域特性讨论 6.5 一阶与二阶连续时间系统 6.5.1 …...

高分辨率图像合成归一化流扩展

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 1 摘要 我们提出了STARFlow,一种基于归一化流的可扩展生成模型,它在高分辨率图像合成方面取得了强大的性能。STARFlow的主要构建块是Transformer自回归流(TARFlow&am…...