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3D深度センシング用グレーティングの设计
使用ツール:
RSoft CAD, DiffractMOD, MOST, BSDF Utility, LightTools
近年、顔認識やLiDARなどの新しい技術として、深度センシングが注目されています。一般に、深度センシングはサンプリング信号を物体に照射し、その反射信号を検出し、反射信号を解析することで深度情報を推論します。この解析には、TOF(Time of Flight)、SV(Stereoscopic Vision)、SI(Structured Illumination)など、いくつかの方法が検討されています。
本デモンストレーションでは、携帯电话技术の改良をターゲットアプリケーションとして、构造化照明について绍介します。
构造化照明
构造化照明とは、パターン化した光を試料に照射し、通常の観察範囲外のモアレ縞の情報をソフトウェアで解析することで、空間分解能を高めるもので、顕微鏡で広く用いられています。
規則的な構造光とランダムな構造光の生成は、构造化照明の作業時によくある課題です。
可能な解决策とその欠点は以下の通りです：
- 規則的な構造光： 周期的な3次元グレーティングを適用することで規則的な光パターンを生成できるが、「規則的なサンプリングパターン」とは、画像内の任意の位置のパターンが局所的に一意でないことを意味する。
- ランダムな構造光： 位相差板をカスタマイズすることで、位相回復技術によりほぼ全てのパターンを生成できるが、コストが比較的高く、周期性がないため耐性が非常に敏感となる可能性がある。
周期的な3顿グレーティングを导入し、ストライプ周期をダイナミックに制御した光源アレイを使用することでパターンの均一性が向上することを绍介します。
光学グレーティング
构造化パターンを生成するために、ここで使用する要件と期待される条件は以下の通りです：
- 入力光源： 高いコヒーレンス性と偏光を備えた赤外レーザーダイオード(VCSEL、DFB)のアレイが候補となる
- 出力パターン： 広範囲に分離したパターン、均一な強度分布
この一连の仕様は、上记の要件に基づいて记载されています：
関连资料およびサンプルモデルのダウンロード
この関连资料では、RSoft CADで作成した光学ダマングレーティングを幅、高さ、屈折率、周期などの詳細とともに紹介しています。
RSoft DiffractMODがRCWAアルゴリズムを使用して回折特性を厳密に計算する方法について説明します。
サンプルモデル
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