그 바위가 움직였나요, 아니면 길을 건너는 다람쥐인가요? 주변 환경과 매우 흡사한 물체를 추적하는 것은 많은 자율 비전 시스템에 큰 문제입니다. 일체 포함 알고리즘으로 이 문제를 해결할 수 있다 위장 문제하지만 시간과 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 한국의 연구자들이 설계한 새로운 카메라는 더 빠른 솔루션을 제공합니다. 이 카메라는 고양이의 눈에서 영감을 받아 두 가지 수정을 통해 물체와 배경을 구별할 수 있게 해줍니다. 밤에.
“미래에는 다양한 지능형 로봇이 특정 시각 작업에 가장 적합한 비전 시스템 개발을 요구할 것입니다.”라고 말했습니다. 영민 송광주과학기술원 전기공학 및 컴퓨터 과학 교수이자 카메라 설계자 중 한 명입니다. Song의 최근 연구는 동물의 “완벽하게 적응된” 눈을 사용하여 카메라 하드웨어를 향상시키는 데 중점을 두었습니다. 특수 카메라 다양한 직업을 위해. 예를 들어, 물고기 눈은 곡선 망막의 결과로 시야가 더 넓습니다. 고양이는 흔하고 간과하기 쉽지만, 그들의 눈은 실제로 많은 영감을 제공한다고 그는 말합니다.
이 특정 카메라는 고양이 눈에서 두 가지 적응을 모방했습니다. 수직 동공과 망막 뒤의 반사 구조입니다. 이를 합치면 카메라가 위장한 물체와 배경을 구별하는 데 10% 더 정확하고 들어오는 빛을 흡수하는 데 52% 더 효율적입니다.
수직 동공을 사용하여 초점을 좁히기
기존 카메라는 이미지의 전경과 배경을 선명하게 볼 수 있는 반면, 고양이의 찢어진 동공은 대상에 직접 초점을 맞추기 때문에 주변 환경에 섞이는 것을 방지합니다. 김 등/과학 발전
기존 카메라 시스템에서는 빛이 충분하면 조리개(카메라의 동공 버전)가 작고 원형입니다. 이 구조는 넓은 피사계 심도(초점에서 가장 가까운 물체와 가장 먼 물체 사이의 거리)를 허용하여 전경과 배경을 모두 선명하게 볼 수 있습니다. 반면 고양이 눈은 낮에는 수직 동공으로 좁아집니다. 이렇게 하면 초점이 대상에 이동하여 배경과 더 명확하게 구별됩니다.
연구자들은 카메라의 조리개로 사용할 수직 슬릿을 3D로 인쇄했습니다. 그들은 움직이는 물체를 추적하도록 설계된 7개의 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 수직 슬릿을 테스트했습니다. 수직 슬릿은 시각적으로 비슷하더라도 대상 물체와 배경 간의 대비를 높였습니다. 7개의 테스트 중 5개에서 기존 카메라를 이겼습니다. 두 테스트에서 기존 카메라보다 성능이 떨어졌고, 두 카메라의 정확도는 서로 10% 이내였습니다.
반사경을 사용하여 추가 조명 수집
고양이는 눈의 반사경으로 망막에 더 많은 빛을 비추기 때문에 기존 카메라보다 밤에 더 선명하게 볼 수 있습니다.김 등/과학 발전
고양이 눈에는 망막 뒤에 위치한 반사경인 타페텀 루시덤이 내장되어 있습니다. 이것은 망막을 통과한 빛을 반사하여 들어오는 빛과 반사된 빛을 모두 처리할 수 있으므로 고양이에게 뛰어난 야간 투시경. 밤에 고양이의 눈을 보면 이러한 생물학적 적응을 직접 볼 수 있습니다. 고양이의 눈은 빛날 것입니다.
연구원들은 카메라의 각 포토다이오드 아래에 은 반사경을 배치하여 이 생물학적 구조의 인공 버전을 만들었습니다. 반사경이 없는 포토다이오드는 1제곱미터당 1.39와트 이상의 빛이 비추면 전류를 생성했지만 반사경이 있는 포토다이오드는 0.007W/m로 활성화되었습니다.2 빛의. 즉, 포토다이오드는 약 1/200의 빛으로 이미지를 생성할 수 있습니다.
각 포토다이오드는 반사기 위에 배치되고 금속 전극으로 연결되어 곡면 이미지 센서를 만들었습니다.김 등/과학 발전
시각적 수차(카메라 렌즈가 빛을 초점 맞추는 방식의 불완전성)를 줄이기 위해 Song과 그의 팀은 곡면 이미지 센서인간의 눈의 뒤쪽과 같습니다. 이러한 설정에서 표준 이미지 센서 칩은 단단하고 평평하기 때문에 작동하지 않습니다. 대신 종종 곡면 기판에 배열된 여러 개별 포토다이오드에 의존합니다. 이러한 곡면 센서의 일반적인 문제는 초박형 실리콘 포토다이오드가 필요하다는 것입니다. 이는 본질적으로 표준 이미저의 픽셀보다 적은 빛을 흡수합니다. 그러나 인공 고양이 눈의 각 포토다이오드 뒤에 있는 반사기는 이를 보상하여 연구자들이 빛 흡수를 희생하지 않고도 곡면 이미저를 만들 수 있게 했습니다.
수직 슬릿과 반사경을 함께 사용하면 어둠 속에서도 더 선명하게 볼 수 있고 위장에 속지 않는 카메라가 탄생했습니다. “이 두 가지 특성을 적용하여 자율 주행차 또는 지능적 로봇 Song은 “자연스럽게 밤에 물체를 더 명확하게 보고 특정 대상을 더 정확하게 식별하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.”라고 말합니다. 그는 이 카메라가 복잡한 도시 환경에서 자율 주행차나 드론에 사용될 것으로 예상합니다.
Song의 연구실은 생물학적 솔루션을 사용하여 인공 시각 문제를 해결하는 작업을 계속하고 있습니다. 현재 그들은 뇌가 이미지를 처리하는 방식을 모방하는 장치를 개발하고 있으며, 언젠가는 생물학적으로 영감을 받은 카메라와 결합하기를 바라고 있습니다. Song은 목표는 “자연의 신경 시스템을 모방하는 것”이라고 말합니다.
Song과 그의 동료의 연구는 이번 주 저널에 게재되었습니다. 과학의 발전.
