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Multisensor-Array 48 Kamerasensoren auf Kreditkartengröße bannen 25,2 Gigapixel pro Sekunde

Von Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter 2 min Lesedauer

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Ein Forschungsteam der UC Berkeley hat ein Mikroskop vorgestellt, das den klassischen Zielkonflikt zwischen großem Sichtfeld, hoher Auflösung und schneller Bildrate auflöst. Ermöglicht wurde das durch ein scheckkartengroßes Array aus 48 Kamerasensoren in Kombination mit diffraktivem Optik-Multiplexing und kompressiven Algorithmen.

Farbcodierte Spuren der Bewegung von Dutzenden Fadenwürmern (C. elegans), die sich frei über ein mehr als 5,2 cm² großes Sichtfeld bewegen (die Farbe zeigt den zeitlichen Verlauf).(Bild: University of California, Berkeley)
Farbcodierte Spuren der Bewegung von Dutzenden Fadenwürmern (C. elegans), die sich frei über ein mehr als 5,2 cm² großes Sichtfeld bewegen (die Farbe zeigt den zeitlichen Verlauf).
(Bild: University of California, Berkeley)

In der optischen Messtechnik stehen Entwickler vor der Herausforderung, dass ein großes Sichtfeld (Field of View) bei herkömmlichen Systemen entweder die räumliche Auflösung mindert oder die Bildrate limitiert. Ein Forschungsteam hat dazu nun einen neuen Systemaufbau in Nature Photonics vorgestellt.

Das System basiert auf einer Leiterplatte im Kreditkartenformat, auf der ein Array aus 48 einzelnen Kamerasensoren angeordnet ist. Da physische Abstände zwischen den Sensoren normalerweise zu Lücken im Bild führen, nutzen die Entwickler ein diffraktives optisches Element in der Fourier- oder Pupillenebene.

Funktion des diffraktiven Elements

Aufbau und Funktionsweise des kompressiven Mikroskops: (a) Das optische System nutzt ein diffraktives Element, um das Licht gezielt auf ein 48-Sensor-Array zu verteilen; die physikalischen Lücken zwischen den Einzelsensoren bleiben dabei erhalten. (b) Das zugrundeliegende mathematische Modell codiert die in den Lücken liegenden Bildbereiche über eine maskierte Faltung kompressiv mit. Das vollständige Gesamtbild wird im Anschluss per Software über ein inverses Rechenverfahren rekonstruiert.(Bild: University of California, Berkeley)
Aufbau und Funktionsweise des kompressiven Mikroskops: (a) Das optische System nutzt ein diffraktives Element, um das Licht gezielt auf ein 48-Sensor-Array zu verteilen; die physikalischen Lücken zwischen den Einzelsensoren bleiben dabei erhalten. (b) Das zugrundeliegende mathematische Modell codiert die in den Lücken liegenden Bildbereiche über eine maskierte Faltung kompressiv mit. Das vollständige Gesamtbild wird im Anschluss per Software über ein inverses Rechenverfahren rekonstruiert.
(Bild: University of California, Berkeley)

Dieses diffraktive Element erzeugt eine verteilte, gemultiplexte Punktbildfunktion (Point-Spread Function). Dadurch wird das Licht so gelenkt, dass die physikalischen Lücken zwischen den einzelnen Kamerasensoren überbrückt werden. Die optischen Informationen verteilen sich gezielt auf die aktiven Sensorflächen, sodass das System als zusammenhängender „Super-Sensor“ agiert.

Leistungsdaten und Messbedingungen

Laut den genannten Messbedingungen erreicht das Prototypsystem eine räumliche Auflösung von etwa 3 µm über ein zusammenhängendes Sichtfeld von über 5,2 cm² bei einer Bildwiederholrate von bis zu 120 Hz. Der effektive Datendurchsatz von 25,2 Milliarden Pixeln pro Sekunde ergibt sich aus der parallelen Auslesung der 48 Sensoren bei dieser Bildrate.

Um die resultierenden Datenmengen mathematisch zu handhaben, setzen die Forscher auf kompressive Rekonstruktionsverfahren (Compressive Sensing). Die Lücken zwischen den Sensoren werden dabei mathematisch als Auslöschungen (Erasures) modelliert, die mithilfe regularisierter inverser Algorithmen rekonstruiert werden. Die Datenverarbeitung erfolgt dabei nach dem Auslesen auf nachgeschalteter Rechenhardware.

Relevanz für industrielle Inspektion und Life Sciences

Der Ansatz zeigt, wie sich durch die Kombination aus einem verteilten Kamerasensor-Array, maßgeschneiderter diffraktiver Optik und kompressiver Algorithmen neue Auswertungswege in der optischen Erfassung beschreiten lassen. Für Entwickler von Bildverarbeitungssystemen bietet das Konzept interessante Ansätze, um großflächige Überwachungs- und Inspektionsaufgaben mit hoher Auflösung und Bildrate zu realisieren. (heh)

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