摩方应用|墨尔本大学David J. Collins课题组《Small》：用于可拆卸微流体装置的微声全息图 南京理工大学陈钱、左超团队：可编程无透镜全息相机——极简计算光学成像系统的新范式 | 前沿进展

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本文目录一览：

• 1、摩方应用|墨尔本大学David J. Collins课题组《Small》：用于可拆卸微流体装置的微声全息图
• 2、南京理工大学陈钱、左超团队：可编程无透镜全息相机——极简计算光学成像系统的新范式 | 前沿进展
• 3、大学生跪求天才攻略论[全息].txt这本书，求好心人分享？

摩方应用|墨尔本大学David J. Collins课题组《Small》：用于可拆卸微流体装置的微声全息图

微流控技术作为化学、纳米科学和生物医学领域的重要工具，其紧凑设计、低成本和快速响应性使得其备受青睐。为了实现微流控中的高精度操作，研究者们探索了多种技术，其中声学操控因其无接触、生物兼容性和对微尺度操控的适应性而备受青睐。传统的声学微流控主要依赖于压力场模式，但难以生成复杂或可重构的声场。

墨尔本大学David J. Collins课题组在《Small》杂志上发表了一项创新成果，他们研发了一种可拆卸的微流控设备，采用微型声学全息图技术，能在微流控通道中创建灵活且高分辨率的可重构声场。这一突破性工作利用固态耦合层简化了全息图的制造与集成，使得微流控通道内的声场模式能随全息图的改变而变化，包括形状、特征和旋转图案。微全息图由摩方精密的3D打印技术制造，且选择了易于集成的固态聚二甲基硅氧烷（PDMS）作为耦合层，这为微流体通道中的声学操控提供了更大的灵活性和可操作性。

相较于传统的二进制声学全息图，研究团队采用高分辨率的相位微全息图技术，显著提高了全息图的容量和声学频率范围。他们成功在非封闭微通道中创建了设计的声学模式，微全息图的耦合、分离和旋转变得简单易行。这种可拆卸的微流控设备尺寸仅为13.5 mm×9.5 mm×2 mm，实现了微流体领域的高精度操控，如字母“UoM”的全息图案生成和旋转声学条纹的多样性。

通过微流控通道的设计，这项研究不仅展示了微流控通道的灵活性，还表明了声全息技术在生物医学应用中的潜力，如在水凝胶中精确模式化不同类型的颗粒。该研究的创新在于将封闭微流控通道与声全息术结合，简化了全息图切换的复杂性，使得声学操控在微流体设备尺寸范围内展现出前所未有的可能性。

南京理工大学陈钱、左超团队：可编程无透镜全息相机——极简计算光学成像系统的新范式 | 前沿进展

南京理工大学陈钱、左超团队：可编程无透镜全息相机——极简计算光学成像系统的新范式

近日，南京理工大学陈钱、左超团队在无透镜成像领域取得了重要进展。他们创新性地提出了一种基于“可编程掩模”的极简光学成像技术——可编程菲涅尔波带孔径（FZA）无透镜成像（Lensless Imaging with a Programmable Fresnel Zone Aperture，简称LIP）。

一、技术背景与挑战

传统光学成像系统依赖于图像传感器与光学镜头的协同作用，分别实现图像的数字记录与光学聚焦功能。然而，高性能光学镜头体积大、重量重且制造成本高昂，这在很大程度上制约了传统光学成像系统在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及人机交互等领域的广泛应用。无透镜成像技术通过引入前端光学编码掩模调控以替代传统厚重的透镜，并在后端数字计算解调光场信息，从而有效降低传统光学成像系统的成本与体积。但传统静态调制无透镜成像由于掩模结构固定、系统参数难以根据场景需求灵活调节，容易出现混叠伪影、重建病态等问题，显著降低了成像质量和可用性。

二、技术方案与创新 七七网

为了解决上述问题，研究团队创新性地引入了“编码调控”的思路，提出了基于“可编程掩模”的极简光学成像技术——可编程菲涅尔波带孔径（FZA）无透镜成像方法（LIP）。该方法建立了无透镜成像系统空间域精确采样匹配的最优参数准则，结合FZA的偏移点扩散函数调制与频域叠层并行融合策略，构建了“空域-频域”联合优化的可编程无透镜成像框架。

• 空域像素精确采样与最优参数匹配 ：基于对频谱采样、角视场、信号完整度等要素的综合考量，提出了FZA最优参数的空域设计准则，以最大程度地保证中心频谱的采样与避免混叠伪影的发生，并实现成像视场与成像分辨率的平衡。
• 频域FZA偏移调制与并行合成 ：通过可编程LCD实现对FZA中心孔径的“偏移”调制，等效为在频域中采集多子孔径信息。随后利用并行算法在频域对各子孔径复振幅进行合成，得到更高分辨率和更优信噪比的重构结果。

三、实验验证与性能提升

基于自主研发的小型化LIP无透镜成像模组，研究团队通过静态分辨率表征与动态实时成像两方面实验，系统性验证了LIP在成像分辨率、成像信噪比以及混叠伪影抑制等方面的成像性能。

• 静态分辨率与信噪比提升 ：与传统静态调制无透镜成像方法相比，LIP在测试标准分辨率靶标（USAF）与复杂彩色纹理目标时，分辨率提高2.5倍，信噪比增强3 dB，能够显著抑制高分辨时易出现的混叠伪影。
• 动态实时成像性能 ：在动态手势交互场景下，通过自适应切换编码调控策略，LIP可稳定实现15帧每秒的重建帧率，对如点击、缩放、拖动、旋转等常见交互手势动作进行准确捕捉与识别。

四、应用前景与展望

LIP为未来多模态无透镜成像技术及焦平面编码成像领域的发展提供了新思路，在手机摄影、可穿戴设备、虚拟现实（VR/AR）及人机交互领域具有广阔的应用前景。

• 多维信息融合 ：将可编程掩模与偏振、光谱或深度测量结合，在同一系统内实现多模态成像，为生物医学检测、材料物质分析等需求提供更丰富的光场信息。
• 应用场景拓展 ：LIP的小体积、轻量化与高质量重构等特性有望满足可穿戴成像、VR/AR、人机交互、消费电子及国防安全监控等领域的特殊需求。
• 焦平面编码调控 ：将“空域-频域联合优化”成像框架与编码策略从无透镜全息成像进一步应用于成像链路的最末端——图像传感器焦平面处，可实现像元级光场信息的调控与集成，有望进一步推动光电成像系统的迭代升级与产业革新。

五、团队介绍

南京理工大学智能计算成像实验室（SCILab）隶属于南京理工大学光学工程国家一级重点学科带头人陈钱教授领衔的“光谱成像与信息处理”教育部长江学者创新团队、首批“全国高校黄大年式教师团队”。实验室学术带头人左超教授为教育部长江学者特聘教授、国际光学工程学会会士（SPIE Fellow）、美国光学学会会士（Optica Fellow）、英国物理学会会士（IOP Fellow），入选科睿唯安全球高被引科学家。实验室致力于研发新一代计算成像与传感技术，并在生物医药、智能制造、国防安全等领域开展前沿应用。

综上所述，南京理工大学陈钱、左超团队提出的可编程菲涅尔波带孔径无透镜成像（LIP）方法，通过“空域参数优化”与“频域并行合成”联合优化，实现了对传统无透镜成像混叠伪影问题的有效抑制，并在静态分辨率、信噪比以及动态实时成像性能等方面取得了显著提升。该技术为未来多模态无透镜成像技术及焦平面编码成像领域的发展提供了新思路，具有广阔的应用前景。

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