研究人員基于超薄納米壓印超構(gòu)透鏡陣列開發(fā)出一種透視增強現(xiàn)實（AR）原型，開創(chuàng)了一種全彩、視頻速率和低成本的3D近眼顯示方案。

據(jù)麥姆斯咨詢介紹，集成成像（Integral imaging，II）顯示是一種光場顯示形式，利用透鏡/針孔陣列來捕獲和再現(xiàn)光場，是諾貝爾獎獲得者Gabriel Lippmann在一個多世紀前的發(fā)明。這項技術通過大量小透鏡陣列來重建整個圖像，類似于蒼蠅眼睛的機制。生成的圖像包括了原始三維（3D）物體的全部光場信息，類似于全息術。與全息術不同的是，這項技術并不局限于相干光源。集成成像顯示本身具有全視差和準連續(xù)視點等屬性，呈現(xiàn)出真正的3D顯示，避免了視覺疲勞，而這正是雙目視差3D顯示中由于輻輳調(diào)節(jié)沖突而產(chǎn)生的常見問題。

在21世紀之前，由于技術限制，集成成像顯示的發(fā)展緩慢。近年來，由于算法的增強、制造能力的提高和高速數(shù)碼相機的出現(xiàn)，集成成像顯示技術迅速發(fā)展，尤其是在過去十年。平面超構(gòu)光學是下一代3D顯示技術的一個有前途的候選者，超薄超構(gòu)透鏡正在成為傳統(tǒng)大尺寸透鏡的理想替代品。超構(gòu)透鏡顯示出前所未有的在亞波長尺度操縱光的能力，包括對電介質(zhì)或等離子體超構(gòu)原子發(fā)射或反射光的振幅、相位、偏振和色散的精確控制。最近，超構(gòu)透鏡在集成成像顯示方面顯示出巨大的潛力，解決了傳統(tǒng)微透鏡陣列遇到的嚴重色差問題。然而，制造大規(guī)模的超構(gòu)透鏡陣列并將其用于集成成像顯示的商業(yè)微型顯示器仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。此外，用于編碼3D對象和創(chuàng)建元素圖像陣列的計算算法仍然太慢，無法實現(xiàn)用于實際視頻速率集成成像顯示的3D對象的實時渲染。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，在最近發(fā)表在eLight期刊上的一篇題為“Integral Imaging Near-eye 3D Display Using a Nanoimprint Metalens Array”的論文中，中山大學董建文教授和秦宗副教授領導的研究團隊介紹了大規(guī)模納米壓印超構(gòu)透鏡陣列在3D近眼集成成像顯示方面的應用。所開發(fā)的系統(tǒng)結(jié)合了大規(guī)模超構(gòu)透鏡陣列、商業(yè)微型顯示器和實時渲染算法，能夠產(chǎn)生具有運動視差和焦點提示的高質(zhì)量3D圖像。全彩色、實時、透視的超構(gòu)原型突出了所開發(fā)的器件在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應用。研究人員采用納米壓印制造技術，在折射率為1.9的粘附材料上制造了大規(guī)模（1.84 mm × 1.84 mm）超構(gòu)透鏡陣列。4×4的高質(zhì)量超構(gòu)透鏡陣列通過3D打印支架與商業(yè)微型顯示器集成在一起。為了實現(xiàn)視頻速率集成成像顯示，研究人員還引入了一種新的渲染方法，利用了集成成像顯示中體素和像素之間的靜態(tài)映射。這種渲染方法可以繞過傳統(tǒng)的幾何投影，通過查找表實現(xiàn)實時性能。為了驗證超構(gòu)系統(tǒng)的真實3D顯示能力，研究人員還展示了一個能夠?qū)?D圖像與周圍物體融合的透視原型，展示了增強實現(xiàn)應用。

基于超構(gòu)透鏡陣列的近眼集成成像顯示示意圖

基于納米壓印超構(gòu)透鏡陣列的增強現(xiàn)實概念圖

盡管用于高通量超構(gòu)表面制造的納米壓印光刻技術和實時渲染算法可以推動用于未來虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實應用的集成成像顯示的發(fā)展，但該領域仍存在一些挑戰(zhàn)。例如，高分辨率圖像采集仍然是一個巨大的障礙，需要超小像素尺寸到亞微米尺度的微型顯示傳感器。然而，制造這種小型傳感器帶來了相當大的挑戰(zhàn)。在這種情況下，具有高刷新率監(jiān)視器的時間復用光場可能提供一種可行的解決方案。其次，現(xiàn)有的納米壓印粘合劑的折射率仍然很低，需要高縱橫比的納米柱來構(gòu)建超構(gòu)透鏡，從而產(chǎn)生遮蔽效應，降低高空間頻率的衍射效率。第三，真正交互式3D顯示器的開發(fā)需要使用動態(tài)超構(gòu)表面以實現(xiàn)快速可調(diào)諧性和低功耗。盡管已經(jīng)提出各種機制（例如相變和電光效應）來實現(xiàn)動態(tài)超構(gòu)表面，但這一發(fā)展仍處于起步階段。值得注意的是，超構(gòu)表面與多個光自由度（例如偏振、波長、軌道角動量和時空光束）相互作用的獨特能力，為進一步增強基于超構(gòu)表面的顯示的動態(tài)功能和圖像容量打開了大門。除了硬件部分的努力，機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和人工智能（AI）的快速發(fā)展可以改善未來3D顯示技術的軟件部分。