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Facebook运用全息折叠光学技术,演示 “迄今为止最薄VR显示器”

显示器和镜头叠加的厚度直接降为9mm 文 | CC (VRPinea 7月14日讯)Facebook的AR / VR研发部门Facebook Reality Labs 于近日发布一项新研究,研究提出了一种结合全息光学元件和基于偏振的光学折叠的全新近眼显示器 但随着VR科技的进一步发展,很多公司都开始努力使产品变得更轻薄便携,其中也包括Facebook提出的最新方案:同时使用折叠光学和全息光学。 折叠光学 由上文可知,为了使光线聚焦到用户眼中,VR头显的镜头必须与显示器保持一定距离。折叠光学的概念则是将“该距离”折叠到其自身,使光线可以在更窄的空间内穿越同样的距离。 这种方法(也称为“饼干光学”)可以有效缩短镜头和显示器的之间的距离,从而使头显更加轻薄。 全息光学 相较于传统的折叠光学中的镜头,研究人员将透镜制成了全息图。 Facebook在此设计中采用的光学器件,实际上是一个镜头的全息图。研究人员有效地“捕获”了真实镜头的全息图,将真实镜头的光学特性凝聚到了薄如纸的全息胶片中。 二者结合 ?

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光学相控阵列

这一篇笔记主要介绍光学相控阵列。 光学相控阵列(optical phased array,以下简称OPA), 即通过调控阵列中不同通道光场的相位,实现光束传播方向的偏转与调节,示意图如下, ? 得益于集成光学的发展,基于硅光、InP系统的光学相控阵列都已经在实验室实现。典型的结构如下图所示,有点类似阵列波导光栅结构(AWG)。黄色区域为相位调制区域。 ? (图片来自文献3) 光学相控阵列可应用在激光雷达(LIDAR)、光学成像、空间光通信等领域。基于OPA的激光雷达,通过动态调节光束的出射角度,接收其反射信号,从而知晓目标的位置、形貌等信息。 如果说激光雷达是无人驾驶汽车的眼睛,那么光学相控阵列决定了这个眼睛的视场、反应速度。 以上是对光学相控阵列的原理和应用的简单介绍。 光学相控阵列通过实现不同单元间的相位差,实现光束的偏转,从而应用在探测、测距、通信等领域,应用非常广泛。但是目前片上集成的光学相控阵列还处于研究阶段,有许多工程化的问题需要解决。

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    Ansys光学仿真

    核心优势一 ANSYS SPEOS光学仿真软件通过CIE标准认证,采用统一眩光评价模型 UGR,对不舒适眩光进行分析评价,找出眩光产生原因,更改设计方案控制或消除眩光。 ANSYS SPEOS通过对高铁或地铁列车内部环境进行光学模拟,配合环境光源进行眩光分析,了解其产生机理,在设计前期进行最大的设计改进规避眩光,优化光环境设计。 虽然说,在建筑设计中无法完全规避眩光,但是我们可以采用光学仿真分析,有效并尽可能规避一些眩光现象。

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    光学指纹识别芯片

    随着指纹芯片成本价格下移,有望带动光学屏下指纹识别向中低端手机设备渗透,技术可下沉至 3000 元以下的手机。 目前,主流指纹识别技术有三类,光学式、超音波式和电容式。 ▲ 图5 光学式指纹识别技术显示结构 光学式指纹识别技术优势在于穿透性强,可在不开孔情况下,实现屏下识别指纹,符合大屏流行趋势;同时技术成熟,商用化程度高。 但其也有技术劣势,光学传感器体积大;无法对真皮层进行识别,安全性及防伪性较低;此外,光学式需借助OLED自发光特性,导致额外功耗增加、屏幕寿命缩短。 汇顶科技已研发三代屏下光学指纹方案。第三代超薄光学指纹识别方案能很好的适配 5G 手机的空间需求。 ▲ 图8 汇顶第二、三代光学指纹识别方案实用示意图 ▲ 图9 汇顶三代屏下光学指纹识别方案对比 面对 5G 智能手机对内部更大空间的需求,汇顶第三代超薄光学屏下指纹识别技术采用微透镜方案

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    Wolfram 光学解决方案

    优化由符号定义的透镜和反射镜的系统,用内置图像处理或数据分析函数检测光学元件,计算复杂的射线跟踪模型。 Wolfram技术包括数千种内置函数和个不同领域的精选数据从而帮助您: 快速模拟透镜、反射镜及其他光学仪器的特性 设计太阳能聚光器、激光、照相机的镜头等 将图形制成动画,观察调整光学元件时结果如何变化 创建互动界面用于光学系统的设计或效果的分析 设计、检测光散射仪器,并与其互动 运用高性能的数学功能优化设计,减少研究时间和费用 进行显微光刻的光学建模,或显微仪器的优化 将干涉图可视化,测试反射镜和透镜 创建光学系统的设计、曲线拟合或数据分析的互动工具,提供视觉反馈使得创新仪器的调试检测变得容易 Code V 和 Zemax 不提供个性化的交互工具 利用完全自动的精度控制以及任意精度算法,在光学模型的计算中得出准确的结果 数值和符号计算用于准确计算可重复使用的模型或准确确定畸变 用微积分和微分方程进行从点扩展函数到显微镜的充分理论的光学计算 » 内置光学特殊函数包括菲涅耳积分、Zernike 多项式,和贝塞尔函数 »

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    集成光学材料的学习

    以下节选他的部分课件学习一下集成光学材料。 光学材料分的类别很多,有单晶、多晶玻璃以及特殊单晶材料。

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    光学仿真的常用数值方法

    我们常常会对一些光学结构进行仿真设计,一款好用的仿真软件是必不可少的。深入了解这些仿真工具的工作原理,有助于我们更有效地选择与利用这些工具,得到合理的结果。工欲善其事,必先利其器。 有限元方法的另外一个优势可以同时对多种物理过程进行仿真,例如同时仿真光学过程和热学过程。 以上是对三种常用的电磁仿真计算方法的简单介绍。

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    头戴式ARVR 光学标定

    相比之下,光学透视 AR(OST-AR)直接向用户提供物理世界的视图,而虚拟对象则通过光学组合器同时施加到用户的视图中。 在这个模型下,人眼相机的光学中心假设位于巩膜(眼球)球体的中心。然而,眼睛的节点——光线穿过瞳孔的交叉点——是光学眼睛中心更合适的位置。 显示器模型 到目前为止,提到的大多数方法都将OST-HMD的图像屏幕视为平面面板,然而,这个模型忽略了这样一个事实,即光学组合系统可以在入射光线到达眼睛之前对其进行扭曲,其方式类似于矫正眼镜。 这种失真既可以影响显示器的虚拟图像(增强视图),也可以影响通过组合光学器件看到的真实世界的视图(直接视图)。 Itoh和Klinger提出将畸变建模为穿过光学元件的4D光线束(光场)的偏移,然后估计原始光场和畸变光场之间的4D到4D映射。因为它使用光场,这种方法可以处理视点相关的失真。

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    【深度学习】光学字符识别(OCR)

    什么是OCR 1)定义 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图片中的文字进行查找、提取、识别的一种技术,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 如下表所示: IIIT5k,SVT,IC03,IC13表示4个数据集 50,1k,50k和Full表示使用的字典,None表示识别没有字典 识别图像中的乐谱被称为光学音乐识别(OMR)问题。

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    光学调制器的物理基础

    对光信号进行外部调制的器件,就称为光学调制器。它是光通信系统中的关键部件。 光学调制器可以分为两大类:1)电吸收型 ,即通过改变材料对光的吸收,改变光信号的强度,进而调制信号; 2)折射率改变型,即基于某种物理原理改变材料的折射性质,引起光信号的相位改变,进而导致信号强度的变化 以上是光学调制器中常用的一些物理效应的简单介绍,不是很全面。还有一些物理效应(如热光效应、磁光效应等)没有介绍。

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    SVM算法实现光学字符识别

    ;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过字符识别模型将图像中的文字处理成文本格式。 光学字符识别是OCR的核心,然而对于许多类型的机器学习算法来说,这种图像处理都是一项艰巨的任务。 将像素模式连接到更高概念的关系是极其复杂的,而且很难定义。 此外,图像数据往往是噪声数据,对于光学字符图像,灯光、定位和对象的位置都能影响最终的图像数据。 支持向量机非常适合处理图像数据,它能够学习复杂的图案而不需要对噪声数据过度敏感,能够以较高的准确度识别光学图案。 )来构建光学字符识别模型。

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    高速收发模块并行光学MT组件

    平行光学又叫并行光学,是英文“Parallel”的翻译。 什么是并行光学技术?并行光学技术是一种特殊的光通信技术,在链路两端发射并接收信号,通常采用并行光学收发光模块来实现两端的高速信号传输。 传统的光纤收发模块无法满足日益增长的高速传输需求,而并行光学技术可以成为 4×50G,8×50Gbps传输的经济高效的解决方案。 1.jpg 并行光学模块更加依赖于光学器件的高密度集成化和封装的小型化,来使得所产生的热量大大少于多个分立器件。 MT(MPO)插芯和光纤组件是支持并行光互连的关键器件之一,用于连接内部光学透镜与外部光接口,能够集成到光模块板上。

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    光学AI芯片新玩家——Luminous Computing

    小豆芽查阅了一些相关的文献,借助这篇笔记简单介绍下Luminous Computing的光学AI芯片技术。 Luminous公司的CTO Mitchell Nahmias毕业于Princeton大学,其PhD期间的主要工作就是光学AI芯片的研究。 目前B&W方案已经实现了2个神经元、4个权重的演示。 ? 最近光学AI芯片的进展比较多,光学实现AI的主要优势是速度快和能耗小。下图比较了光学与电学AI芯片的能耗与计算密度。 光学AI芯片初创公司都得到了科技巨头公司的投资,这在一定程度上论证了该方案的优势与可行性。小豆芽会持续关注这一领域的进展。 ?

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    光学衍射极限与国产光刻机

    先聊一聊光学衍射极限。对于理想的成像系统,一个点所成的像仍然是一个完美的点。 因此,为了提高分辨率,主要途径包括使用更短波长的光源(紫外光,极紫外光,X射线等)、浸没式光刻(光学镜头与光刻胶之间填充液体,用于提高折射率)等。 为了克服衍射极限的限制,达到更小的光学分别率,研究人员提出了多种方案,基于表面等离子激元的光刻技术是其中之一。 2)SP成像光刻 该方案基于表面等离激元的特殊微纳结构,形成完美透镜、超透镜等结构,克服光学衍射效应,进而构建高分辨率的成像系统, 如下图所示, ? 以上是对光学衍射极限、SP光刻技术的一点介绍。关于这个事件,国内的媒体总是喜欢夸大报道,不能够务实、准确地进行报道,总喜欢用“弯道超车”这类的字眼。

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    稀土金属在光学中的应用

    这一篇笔记就聊一聊稀土金属在光学中的应用。 稀土(rare earth)不是土,而是金属元素,具体是指元素周期表中第ⅢB族元素钪、钇和镧系元素共17种化学元素的合称,如下图所示。 稀土元素主要的光学应用有: 1. 掺铒光纤放大器(EDFA) 在光纤中掺入Er元素,用来对光信号进行放大。EDFA是长距离光通信中的核心器件之一。 这两种波长的激光是光学实验常用的两个波长。Nd离子的能级结构如下图所示, ? 徕兹公司(徕卡相机的前身)于1953年利用了镧的氧纪物开发了第一个成果LaK7光学玻璃,这种玻璃有比当时的其他光学玻璃有更高的折射率及较低的色散。 该玻璃使得其光学镜头的最大光圈值由F3.5伸延至F2.8,如下图所示。 ?

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    基于频率梳的光学神经网络

    文献1中,采用光学频率梳(optical frequency comb)和相变材料(phase change material, 以下简称PCM)这两个核心技术,实现了并行的光学张量核(photonic 文献2中采用了类似的光学频率梳,但是不同波长携带的信号对应于Kernel矩阵。 科技界开始重视光学神经网络这一领域,越来越多的新鲜血液加入到这个方向的研究中,各显神通。微信讨论群里也有不少攻读这个方向的研究僧。 并且都采用了相似的光学频率梳,区别在于是一个用作输入信号的编码,一个用于Kernel矩阵元的编码。 3)文献一使用PCM进行矩阵元的编码,更强调芯片化,文献二采用的是分立光学的方案,并且使用了时间这一维度。 4)两篇进展都演示了对MNIST手写数字数据集的处理,准确率都比较高,处理速度也非常快。

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    OCR光学字符识别方法汇总

    光学字符识别(OCR)相信大家都不陌生,就是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

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    共封装光学(co-packaged optics)简介

    这篇笔记聊一聊共封装光学。 共封装光学(以下简称CPO),英文名为co-packaged optics或者in-package optics,仅仅从这个名字出发,感觉似乎少了点什么,光学和谁封装在一起?

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    基于硅光的光学无线通信

    OFC 2018会议上,澳大利亚皇家理工大学展示了首款基于硅光的室内光学无线通信系统。本篇笔记主要介绍这篇进展以及梳理相关的知识点。 首先简单介绍下光学无线通信(optical wireless communications (以下简称OWC),顾名思义,也就是利用光在自由空间里进行通信。 此外,光学信号也可以达到较高的调制速率。典型的OWC系统示意图如下, ? (图片来自文献1) 与传统的光通信系统相比,唯一的区别是传输介质不再是光纤,而是自由空间。 传统的机械式MEMS镜片调节激光的方向存在一些问题,而澳大利亚研究组另辟蹊径,采用硅光的相控阵列,实现了对光束的调节,进而演示了室内140cm距离、速率为12.5Gbps的光学无线通信。 但是目前该演示实验中,光束可覆盖的角度仍然较小,只有5°左右。未来可能需要在室内布置多个硅光相控阵列,才能达到目前wifi的效果。

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    基于硅光芯片的光学扫描器

    日本一个研究组最近在Optics Express报道了他们基于硅光芯片实现光学扫描器(optical scanner)的工作。这里详细介绍下这篇工作。 光学扫描器的原理图如下图所示, ? 该扫扫描器的光学分辨率由透镜焦距f和相邻光栅耦合器的间隔p决定, ? ? 光学扫描器可扫描的最大角度由透镜焦距f和最外侧光栅耦合器的距离l_dev决定,如下图所示, ? ? 此外,他们也验证了两维的光学扫描器,结构如下图所示, ? 其远场成像图案如下图所示, ? 以上是对这篇工作的简单介绍,可以看出日本人做事情的踏实态度,数据详实,娓娓道来。

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