本企业拒绝造价,假冒伪劣者请自重,否则将直接向相关厂家及工商部门举报!

搜索

热搜产品: 

>
>
>
>
多色彩全息技术:有望为手机带来彩色3D显示屏!

防伪技术

防伪技术哪项强——光学防伪已霸榜!
如何认识全息激光镭射防伪?
镭射防伪标签上的常见防伪技术
三维全息真彩色技术和无墨印品的那些故事
全息透镜:立体凸透镜猫眼防伪技术介绍
蚀刻防伪技术如何使镭射效果更美观?
动态三维防伪技术的形成及应用

客户问答

为什么我们的产品称激光防伪和镭射效果不规范不科学
微纳结构图文呈现与传统印刷图文表现在技术最大的区别是什么?
定制防伪标签的价格是多少?影响价格的因素有哪些?
贵公司能做小批量防伪标签定制吗?
市面上定做镭射防伪标签的很多,看起来类似,为什么有的防伪标签价格偏高?
防伪标签是怎么防伪的?是不是看起来越亮越好
定制防伪标签,你们的交期是多久?付款方式是什么样?

客服中心

联系苏州印象

热销产品推荐   / Hot products

最新推荐资讯  / News

十七届北京证卡票签展,苏州印象再次相约!
防伪卡:层压膜也能如此多样化
微纳光学防伪技术小讲堂
科普:1分钟快速了解光学防伪塑封膜的特点与应用
证件光学防伪塑封膜为您提供更多价值
光学防伪塑封膜和普通塑封膜有什么区别?
证件防伪:卡式证件防伪种类揭秘
证件防伪:本式证件防伪篇
证件防伪:光学防伪烫印标篇
防伪卡:光学塑封套篇
防伪卡:转移膜篇
防伪卡:层压膜篇

服务保障  / Service guarantee

产品出口30多个
国家和地区

合作服务过多国政府,
证卡项目10多个

创立“无墨印品”
“微纳纹理”“易鉴”
3个品牌  

光学加密综合
防伪技术

扫描即可获得

产品防解决方案

提供专业防伪
标签解决方案

拥有制版核心
技术20多种

业务经理:18100687367(微信同号)
外贸经理:18012780003(微信同号)
业务 QQ:2880603301
公司地址:江苏省苏州市吴中区
兴中路28号,智建工业园H栋

页面版权所有 - 苏州印象技术有限公司  |  Copyright - 2018 All Rights Reserved. 
《中华人民共和国电信与信息服务业务经营许可证》 苏ICP备14010139号

合作客户

防伪资讯   / Security information

多色彩全息技术:有望为手机带来彩色3D显示屏!

分类:
防伪资讯
作者:
苏州印象镭射
来源:
www.gzlaser.com
发布时间:
2019/02/19 13:54
浏览量
【摘要】:
导读近日,美国杜克大学的研究人员们开发出一种多色彩全息技术方案,无需任何庞大笨重的光学元件,就可以制造出增强现实眼镜、智能手机、平视显示器的彩色3D显示器。 背景想要看到栩栩如生的三维立体影像,无论是在3D影院,还是在自己家中使用VR设备,我们都离不开一些辅助设备,例如眼镜或者头盔。  (图片来源:Chernaev/Getty)或许你未曾想到,有这样一种技术,不用佩戴眼镜或者其他辅助设备,就能让观

导读

近日,美国杜克大学的研究人员们开发出一种多色彩全息技术方案,无需任何庞大笨重的光学元件,就可以制造出增强现实眼镜、智能手机、平视显示器的彩色3D显示器。

 

背景

想要看到栩栩如生的三维立体影像,无论是在3D影院,还是在自己家中使用VR设备,我们都离不开一些辅助设备,例如眼镜或者头盔。

 

(图片来源:Chernaev/Getty)

或许你未曾想到,有这样一种技术,不用佩戴眼镜或者其他辅助设备,就能让观众从不同角度用裸眼观看三维立体影像。

 

(图片来源:澳大利亚国立大学)

就是“全息技术”。简单说,全息技术是利用光线的干涉与衍射原理,记录以及再现物体真实三维图像的技术。

 

由此可见,全息技术大致可分为两步:第一步是利用干涉原理记录物体图像信息的过程,即“拍摄过程”;第二步是利用衍射原理再现物体光波信息的过程,即“成像过程”。

 

拍摄过程:全息摄影采用激光作为光源,并将光源发出的光通过分光器分为两束,一束作为参考光束直接照射在感光片上,另一束经过被摄物体形成漫射式的物体光束照射在感光片上。参考光束与物体光束叠加产生干涉,把物体光波上各点的相位和振幅转换成在空间上变化的强度,利用干涉条纹间的反差和间隔将物体光波的全部信息记录下来。记录着干涉条纹的感光片经过显影、定影等处理程序后,便成为一幅全息图像,或称全息照片。

 

拍摄过程(图片来源:维基百科)

 

成像过程:全息照片如同一个复杂的光栅,在相干激光照射下,一幅线性记录的正弦型全息图像的衍射光波能给出两个像:原始像和共轭像。再现的图像具有非常强烈的立体感,给人以真实的视觉感受,如同身临其境。

 

成像过程(图片来源:维基百科)

 

从全息技术拍摄与成像的过程中,我们不难想象,实现全息技术需要许多“庞大而笨重”的光学元件。

 

制造全息图像的光学工作台(图片来源:维基百科)

 

如今,小型化是电子产品与器件的重要发展趋势之一。全息技术如果想要走向大规模商用,集成到便携式的消费电子产品中去,那么就需要让那些庞大笨重的光学元件变得足够轻薄、小巧。

 

(图片来源:皇家墨尔本理工大学)

 

创新

近日,美国杜克大学的研究人员们开发出一种多色彩全息技术方案,它无需任何庞大笨重的光学元件,就可以制造出增强现实眼镜、智能手机、平视显示器的彩色3D显示器。

在美国光学会的高影响力研究期刊《Optica》上,杜克大学的研究人员们描述了他们如何将多色彩图像编码到二维波导结构(一个引导光线的超薄结构)内的300微米×300微米的全息图像中。当光栅耦合器被红光、绿光、蓝光照射时,计算机制作的全息图像呈现出复杂的多色彩。

 

技术

新的制造方法将全息图像编码到一种材料中,这种材料兼容光子集成技术。这意味着,利用制造计算机芯片的方法,全息器件很容易实现量产。生成全息图像的元件以及创造三维图像所需的光源,都可以被纳入基于芯片的微型设备中。

 

这种新型的多色彩全息技术是基于计算机生成的全息图像。传统的全息技术需要物理实体和激光光束来创造形成全息图像所必需的干涉图样。不同于传统的全息技术,计算机全息技术是通过数字的方法生成干涉图样。

 

计算机生成的全息图像是具有高分辨的三维图像,但是经验表明,用多于一种色彩的方式创造这些图像非常困难。杜克大学的团队制造了一个光栅(由大量等宽等间距的平行狭缝构成的光学器件)以及光敏材料“光刻胶”制作的波导中的一幅二进制全息图像,战胜了这一挑战。他们开发的这种方法,将红色、绿色、蓝色的干涉图样集成到单个二进制全息图中。

论文第一作者 Zhiqin Huang 表示:“制造多色彩显示器的困难部分之一就是,将色彩结合起来,然后再精准地分离开来,生成一幅全彩色图像。我们的方法,在单独的表面上,无需任何分光器或者棱镜,一步就可以完成所有这些工作。因此,它特别适合集成到便携式设备中。”

 

(图片来源:Zhiqin Huang, 杜克大学)

 

另外一项重要进展,就是在一个波导结构中创造出全息器件。研究团队的领头人 David R. Smith 表示:“其他研究人员尝试创造计算机生成的多色彩全息图像时,没有使用波导。因此,将这种结构集成到设备中变得极具挑战性。我们提供了一种更简单、更灵活的集成方案,其尺寸小到足以适用于增强现实设备及其他显示器。”

研究人员采用他们的新型全息技术方案,为一个苹果、一朵花、一只鸟的静态多色彩全息图像编码干涉图样。生成的全息图像与理论预测完全匹配。尽管他们制造出非常小的全息图像来演示,但是研究人员们称,这项技术很容易按比例扩大,用于创造更大型的显示器。他们也相信,他们的方法将与现有的技术(例如制造液晶显示器的那些技术)融合到一起,创造出动态的图像。

 

(图片来源:Zhiqin Huang, 杜克大学)

 

价值

研究团队成员之一的 Daniel L. Marks 表示:“这种全息图像可以浮现在增强现实眼镜的镜片上,将一幅图像直接投影到瞳孔之内,无需任何庞大笨重的镜头、分光器或者棱镜。它也可以将来自智能手机的三维图像投影到墙壁或者邻近的表面上。”

 

 

未来

研究人员们目前正在致力于减少编码全息图像的结构所带来的光线损失,从而优化这项技术。他们也指出,为了使得这项变得实用,将这种结构纳入具有激光器的单个集成器件之中,很有必要。

 

关键字

光学全息技术显示器
参考资料

1https://www.osa.org/en-us/about_osa/newsroom/news_releases/2019/multicolor_holography_technology_could_enable_extr/?utm_source=osaHome&utm_medium=slider&utm_term=sliderlink&utm_content=Optica%203D%20Compact

2Zhiqin Huang, Daniel L. Marks, David R. Smith. Out-of-plane computer-generated multicolor waveguide holography. Optica, 2019; 6 (2): 119 DOI: 10.1364/OPTICA.6.000119

 

 编者按:
本文虽然没有更多的深入到手机3D全息显示屏的实现,该方面的基础理论研究工作,包括苏州大学在内的众多科研院校一直在进行之中。但是本文向读者普及了新型全息显示的一些理论知识和实践方向,其实动态三维全息显示离真正的实用还有很长的道路要走,很难指望在3~5年之内有大的突破,所以对于任何一种新兴的技术都要保持足够的耐心。 

文章转载自:微信公众号 IntelligentThings

作者:John Zhang

-->