微型相机在发现人体问题和实现超小型机器人的传感方面有很大的潜力，但是过去的方法捕捉到的是模糊的、扭曲的图像，视野有限。

现在，普林斯顿大学和华盛顿大学的研究人员已经用一种只有粗盐粒大小的超小型相机克服了这些障碍。研究人员在11月29日发表在《自然-通讯》上的一篇论文中报告说，这个新系统可以产生清晰的全彩图像，与体积大50万倍的传统复合相机镜头相当。

通过对相机硬件和计算处理的联合设计，该系统可以使医疗机器人进行微创内窥镜检查，以诊断和治疗疾病，并改善其他有尺寸和重量限制的机器人的成像。数以千计的此类摄像机阵列可用于全场景传感，将表面变成摄像机。

传统的照相机使用一系列弯曲的玻璃或塑料透镜将光线弯曲成焦点，而新的光学系统依靠的是一种叫做元表面的技术，它可以像电脑芯片一样被生产。仅半毫米宽的元表面上镶嵌着160万个圆柱形的柱子，每个柱子的大小与人类免疫缺陷病毒（HIV）大致相当。

每个柱子都有一个独特的几何形状，其功能就像一个光学天线。改变每个柱子的设计对于正确塑造整个光学波前是必要的。在基于机器学习的算法的帮助下，这些柱子与光的相互作用结合起来，产生了迄今为止开发的全彩元表面相机的最高质量的图像和最宽的视野。

该相机创造的一个关键创新是光学表面和产生图像的信号处理算法的一体化设计。该研究的资深作者、普林斯顿大学计算机科学助理教授Felix Heide说，这提高了相机在自然光条件下的性能，而以前的元表面相机则需要实验室的纯激光或其他理想条件来产生高质量的图像。

研究人员将他们的系统所产生的图像与以前的元面相机的结果，以及使用一系列六个折射透镜的传统复合光学装置所拍摄的图像进行了比较。除了画面边缘有一点模糊外，纳米大小的相机的图像与传统镜头设置的图像相当，后者的体积要大50多万倍。

其他超紧凑的超表面透镜已经遭受了重大的图像失真、小视场和捕捉全光谱可见光的有限能力--被称为RGB成像，因为它结合了红色、绿色和蓝色以产生不同的色调。

共同领导这项研究的普林斯顿大学计算机科学博士生Ethan Tseng说："设计和配置这些小微结构来做你想做的事一直是个挑战。对于捕捉大视场RGB图像这一特定任务来说，它具有挑战性，因为这些小微结构有数百万个，而且不清楚如何以最佳方式设计它们。"

以前的微型相机（左）捕捉到的是模糊、扭曲的图像，视场有限。一种被称为神经纳米光学的新系统（右）可以产生与传统复合相机镜头相当的清晰、全色的图像。资料来源：普林斯顿大学

共同第一作者Shane Colburn通过创建一个计算模拟器来解决这一挑战，以自动测试不同的纳米天线配置。科尔本说，由于天线的数量和它们与光的相互作用的复杂性，这种类型的模拟可以使用 "大量的内存和时间"。他开发了一个模型，以足够的精度有效地近似元表面的图像制作能力。

科尔本作为华盛顿大学电子与计算机工程系（UW ECE）的博士生进行了这项工作，他现在是该系的一名助理教授。他还在Tunoptix指导系统设计，这是一家位于西雅图的公司，正在将元表面成像技术商业化。Tunoptix公司是由科尔本的研究生导师阿尔卡-马宗达（Arka Majumdar）共同创立的，他是华盛顿大学ECE和物理系的副教授，也是该研究的共同作者。

共同作者James Whitehead是华盛顿大学ECE的博士生，他制作了元表面，这些元表面基于氮化硅，一种类似玻璃的材料，与用于计算机芯片的标准半导体制造方法兼容--这意味着特定的元表面设计可以很容易地以低于传统相机镜头的成本进行大规模生产。

虽然光学设计的方法并不新鲜，但这是第一个在前端使用表面光学技术、在后端使用基于神经的处理的系统。这项发表的工作的意义在于完成了一项艰巨的任务，即共同设计元表面的百万个特征的大小、形状和位置，以及检测后处理的参数，以达到预期的成像性能。

海德和他的同事们现在正在努力为相机本身增加更多的计算能力。除了优化图像质量，他们还希望增加物体检测和其他与医学和机器人有关的传感方式的能力。

海德还设想使用超小型成像器来创建 "作为传感器的表面"。我们可以把单个表面变成具有超高分辨率的摄像头，所以你不再需要在你的手机背面有三个摄像头，但你的整个手机背面将成为一个巨大的摄像头。我们可以想出完全不同的方式来构建未来的设备。