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Une lentille frontale révolutionne l'imagerie en vision par machine

Une lentille frontale révolutionne l’imagerie en vision par machine

par La rédaction
9 janvier 2024
en Optique, Technologie

Une lentille frontale, ou méta-imageur, créée à l’Université Vanderbilt, pourrait remplacer les optiques d’imagerie traditionnelles dans les applications de vision par machine, produisant des images à une vitesse supérieure et utilisant moins d’énergie.

La nanostructuration du matériau de la lentille en un filtre de méta-imageur réduit l’épaisseur typique de la lentille optique et permet un traitement en amont qui code l’information de manière plus efficace.

Les méta-imageurs sont conçus pour travailler en concert avec une interface numérique pour décharger les opérations coûteuses en calcul dans des optiques à haute vitesse et à faible consommation d’énergie.

Les images produites ont potentiellement de larges applications dans les systèmes de sécurité, les applications médicales, et les industries gouvernementales et de défense.

Le rôle clé du professeur Jason Valentine

Le professeur de génie mécanique Jason Valentine, directeur adjoint de l’Institut Vanderbilt de Science et d’Ingénierie à l’échelle Nanométrique, et ses collègues ont décrit leur méta-imageur de preuve de concept dans un article publié dans Nature Nanotechnology.

Cette architecture d’un méta-imageur peut être hautement parallèle et faire le pont entre le monde naturel et les systèmes numériques, notent les auteurs.

« Grâce à sa compacité, sa haute vitesse et sa faible consommation d’énergie, notre approche pourrait trouver un large éventail d’applications dans l’intelligence artificielle, la sécurité de l’information, et les applications de vision par machine », a précisé Jason Valentine.

Illustration schématique de la conception méta-optique. (Image : Université Vanderbilt)

Un design de méta-optique prometteur

L’équipe de Valentine a commencé par optimiser une optique composée de deux lentilles de métasurface qui servent à coder l’information pour une tâche particulière de classification d’objets. Deux versions ont été fabriquées sur la base de réseaux formés sur une base de données de chiffres manuscrits et une base de données d’images de vêtements couramment utilisées pour tester divers systèmes d’apprentissage machine.

Le méta-imageur a atteint une précision de 98,6% pour les chiffres manuscrits et de 88,8% pour les images de vêtements.

En synthèse

La création d’une lentille frontale, ou méta-imageur, à l’Université Vanderbilt marque un tournant dans le domaine de l’imagerie en vision par machine. Grâce à sa capacité à produire des images à une vitesse supérieure et à utiliser moins d’énergie, cette technologie pourrait trouver de larges applications dans divers secteurs, notamment la sécurité, la médecine et la défense.

Le travail du professeur Jason Valentine et de son équipe a permis de mettre en évidence le potentiel de cette technologie, qui a démontré une précision impressionnante dans les tests.

Pour une meilleure compréhension

Qu’est-ce qu’un méta-imageur ?

Un méta-imageur est une lentille qui a été nanostructurée pour coder l’information de manière plus efficace, permettant de produire des images à une vitesse supérieure et à utiliser moins d’énergie.

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Qui a créé cette technologie ?

Cette technologie a été créée par le professeur Jason Valentine et son équipe à l’Université Vanderbilt.

Quelles sont les applications potentielles de cette technologie ?

Les applications potentielles de cette technologie sont larges et comprennent les systèmes de sécurité, les applications médicales, et les industries gouvernementales et de défense.

Quelle est la précision de cette technologie ?

Le méta-imageur a atteint une précision de 98,6% pour les chiffres manuscrits et de 88,8% pour les images de vêtements.

Où peut-on trouver plus d’informations sur cette technologie ?

Plus d’informations sur cette technologie peuvent être trouvées dans l’article publié dans Nature Nanotechnology par le professeur Jason Valentine et son équipe.

Références

Article : « Multichannel meta-imagers for accelerating machine vision » – DOI: s41565-023-01557-2

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Tags: jason valentinemetaimagernanostructurationvision par machine
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