隨著 AR 和 VR 技術的不斷演進，對光學系統的要求也日益嚴格，追求更加緊湊、高效且高性能的設計成為業界共識。傳統的玻璃透鏡雖然在一定程度上滿足了需求，但其笨重的體積、色差問題、多波長效率低下以及物理尺寸過大等局限性，成為了設計小型化、輕量化系統的絆腳石。
為了突破這一瓶頸，科研人員正積極探索納米尺度操控光線的超透鏡技術。儘管超透鏡為光學系統的小型化帶來了前所未有的潛力，但在實現全彩、不失真的圖像方面仍面臨諸多挑戰。
近日，韓國漢陽大學與浦項科技大學的研究團隊聯手，推出了一種基於深度學習技術的端到端超透鏡成像系統。該系統巧妙融合了先進的光學硬體與人工智慧技術，成功實現了高解析度、無像差的全彩圖像，同時保留了超透鏡的緊湊特性。
超透鏡的製作採用了納米壓印光刻技術，這是一種既可擴展又經濟高效的生產方法。隨後，通過原子層沉積技術，實現了透鏡的大規模生產。然而，與大多數超透鏡一樣，該透鏡在與不同波長的光相互作用時，仍會受到色差和其他畸變的影響。
為解決這一問題，研究團隊運用深度學習模型對超透鏡引起的顏色扭曲和模糊進行識別和校正。這一方法獨具匠心，它通過學習大量圖像數據集，將校正算法應用於系統捕捉的未來圖像。
在圖像恢復框架中，研究團隊採用了對抗學習技術，即同時訓練兩個神經網路：一個負責生成校正後的圖像，另一個則負責評估圖像質量，從而推動系統持續優化。此外，他們還引入了位置嵌入等先進技術，幫助模型更好地理解圖像失真如何隨視角變化而變化，從而顯著提升恢復後圖像的色彩精度和清晰度。
該系統生成的圖像質量與傳統透鏡不相上下，但封裝更為緊湊，效率更高。這一創新成果有望為眾多行業帶來顛覆性變革，尤其是 AR/VR 領域。通過解決超透鏡的色差和角像差等核心問題，該研究使我們距離將這種緊湊型透鏡集成到 AR/VR 設備中更近了一步。
研究團隊強調：「這一深度學習驅動的系統標誌著光學領域的一大進步，為在保持圖像質量的同時，創造更小、更高效的成像系統提供了全新的解決方案。」
