一種用于成像系統(tǒng)光學鏡頭設計的自動化計算方法有望在無需人工干預的情況下提供最佳解決方案，從而減少通常所需的時間和成本。其結果可能是改進手機攝像頭，使其具有更高的質量或新的功能。

DeepLens設計方法由卡亞科技大學的Xinge Yang，Qiang Fu和Wolfgang Heidrich開發(fā)，基于“課程學習”的概念，采用結構化、迭代、分階段的方法，考慮成像系統(tǒng)的關鍵參數，如分辨率、光圈和視場。

這項研究成果發(fā)表在《自然·通訊》（Nature Communications）雜志上。

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自動化鏡頭設計的課程學習

人工智能系統(tǒng)和人類一樣，很難在沒有指導的情況下從頭開始學習復雜的任務。例如，人類要先學會爬、站，再學會走，最后才能學會跳、跳舞或運動。同樣，課程學習將復雜的任務（這里指的是復雜鏡頭系統(tǒng)的設計）分解成復雜程度不斷提高的各個階段，逐步提高對分辨率、光圈大小和視野的要求。

重要的是，該方案不需要以人類設計為起點。相反，它可以完全自行設計一個復合光學系統(tǒng)，該系統(tǒng)由一系列折射透鏡元件組成，每個元件都有自己定制的形狀和特性，以提供最佳的整體性能。

Yang評論說：“傳統(tǒng)的自動化方法只能實現對現有設計的微小優(yōu)化。我們的方法可以從一開始就優(yōu)化復雜的透鏡設計，將經驗豐富的工程師數月的手工工作大幅減少到一天的計算時間�！�

這種方法在創(chuàng)建經典光學設計和擴展景深計算透鏡方面都非常有效。這是在手機大小的外形尺寸下，利用具有高非球面和短后焦距的透鏡元件實現的大視場。它還在六元件經典成像系統(tǒng)中進行了測試，分析了其設計和光學性能的演變，因為它調整了設計以滿足設計規(guī)范。

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深度學習大口徑鏡頭的評估

Yang解釋說：“我們的方法專門針對多元素折射透鏡的設計，這種透鏡在從顯微鏡到蜂窩相機和望遠鏡等設備中都很常見。我們預計涉及移動設備攝像頭的公司會對此產生濃厚興趣，因為在這些設備中，由于硬件限制，必須通過計算輔助才能獲得最佳圖像質量。我們的方法在管理光學和計算組件之間的復雜互動方面表現出色�！�

目前，DeepLens 方法僅適用于折射透鏡元件，但 KAUST 團隊表示，目前正在努力將該方案擴展到將折射透鏡與衍射光學元件和超透鏡相結合的混合光學系統(tǒng)。

Yang總結道：“這將進一步實現成像系統(tǒng)的微型化，并釋放出新的功能，如光譜相機和聯合彩色深度成像。”

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論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-50835-7