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光技術(shù)的十個發(fā)展趨勢將在未來發(fā)揮大作用

電子工程師 ? 來源:工程師曾玲 ? 2019-05-02 14:26 ? 次閱讀
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光技術(shù)是當(dāng)今世界的核心,使最復(fù)雜的過程和程序得以實(shí)現(xiàn)。光技術(shù)發(fā)展的十大趨勢,雖然每一個都是許多微小的、漸進(jìn)的進(jìn)步的結(jié)果,但在不久的將來提供更多的機(jī)會。

2019年位列榜首的十大趨勢:

腦成像

添加劑制造或3D打印

量子技術(shù)

增強(qiáng)/虛擬現(xiàn)實(shí)

偏振相機(jī)

激光雷達(dá)探測

照明控制

深度學(xué)習(xí)

微型光譜儀

智能工廠

1. 腦成像

隨著全息技術(shù)、三維成像技術(shù)、光子計數(shù)技術(shù)、光纖傳感技術(shù)和可植入MRI成像技術(shù)的發(fā)展,腦成像領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。僅3D成像市場就有望在未來三年內(nèi)增長近25%,大腦研究是其眾多應(yīng)用之一。以色列特拉維夫大學(xué)(Tel Aviv University)的研究人員開發(fā)出一種光子計數(shù)解決方案,提高了活體大腦中神經(jīng)元活動的二維和三維快速成像質(zhì)量,試圖揭示神經(jīng)元和血管之間界面的內(nèi)部工作機(jī)制。

全息術(shù)是大腦研究的另一個機(jī)會領(lǐng)域。加州大學(xué)伯克利分校的神經(jīng)學(xué)家正在使用全息激光激活大腦中的神經(jīng)元,模擬大腦實(shí)際反應(yīng)的模式和節(jié)奏。Hillel Adesnik美國伯克利實(shí)驗(yàn)室的博士后研究員Alan Mardinly表示,“這是開發(fā)一種可以成為具有額外感官或增強(qiáng)感官的虛擬腦植入技術(shù)的漫長道路的第一步?!?/p>

在亞利桑那大學(xué)(美國),研究人員開發(fā)出了光纖傳感器,可以替代用于繪制大腦活動的磁共振成像(MRI)系統(tǒng)。由于該系統(tǒng)便攜、成本低、能夠在室溫和無屏蔽環(huán)境中運(yùn)行,因此可以無論是在運(yùn)動中診斷腦震蕩還是在爆炸引起腦損傷的沖突區(qū)域,使用不受環(huán)境因素影響。

在其他工作中,麻省理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種微型傳感器,可以植入大腦,與體外的MIR掃描儀相互作用。該設(shè)備不需要電源或有線連接到大腦,它可以檢測大腦中的微小電流和發(fā)光蛋白產(chǎn)生的光信號。

2. 添加劑制造或3D打印

一項(xiàng)新興的技術(shù)是添加劑制造或3D打印,預(yù)計到2023年,其年增長率將超過26%。從汽車工業(yè)的金屬零件制造到定制光學(xué)器件的設(shè)計和制造,再到人造四肢、血管和心臟瓣膜的制造,3D打印的應(yīng)用無所不在。

在激光增材制造中,激光起著重要作用,因?yàn)樗鼈儗⒋罅磕芰烤劢乖诟鞣N材料粉末上,將它們?nèi)诤铣?D部件。激光器逐層熔化材料,直到部件完成。

激光粉末床融合(LPBF),也稱為選擇性激光熔化(SLM),是德國亞琛弗勞恩霍夫激光技術(shù)研究所ILT AutoAdd項(xiàng)目的重點(diǎn)工藝。 AutoAdd項(xiàng)目旨在通過在汽車大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中集成LPF工藝鏈,降低單位成本,使汽車行業(yè)更容易使用增材制造。

在醫(yī)療領(lǐng)域,增材制造被用于多種類型的植入物 – 從面部到整形外科到牙科等等。到2025年,3D打印醫(yī)療設(shè)備市場的項(xiàng)目將近100億美元。英國的研究人員使用了添加劑制造以發(fā)現(xiàn)我們的骨骼是如何生長的。在模仿真實(shí)骨骼生長的過程中,他們不僅學(xué)會了骨骼的生長方式,而且還了解了骨骼抵抗沖擊和彎曲的原因,這可能會導(dǎo)致更自然的植入物這可能會取代目前使用的金屬和塑料植入物。這項(xiàng)研究也可能有助于了解骨質(zhì)疏松癥和骨質(zhì)惡化。

3. 量子技術(shù)

數(shù)字技術(shù)改變了計算機(jī)、通信設(shè)備、安全、醫(yī)藥等?,F(xiàn)在我們超越數(shù)字技術(shù)并轉(zhuǎn)向量子技術(shù)。量子力學(xué)描述了宇宙中最小的物質(zhì) – 質(zhì)子、中子、電子等亞原子粒子。大量的資金用于開發(fā)量子技術(shù)并將技術(shù)帶入商業(yè)化的項(xiàng)目。例如,在歐洲,量子旗艦計劃是一項(xiàng)投資10億歐元,為期10年的計劃,將涉及5000多名歐洲研究人員.UNIQORN是屬于量子旗艦的眾多項(xiàng)目之一,它將專注于量子通信系統(tǒng)。其使命是提供通過將復(fù)雜系統(tǒng)放入毫米級芯片中,使光子技術(shù)能夠適應(yīng)量子通信。

而另一個歐洲組織正聯(lián)手開發(fā)人工智能和量子計算。 Imec,CEA-Leta簽署協(xié)議,專注于開發(fā)、測試和試驗(yàn)神經(jīng)形態(tài)和量子計算,旨在提供一個數(shù)字硬件計算工具箱,可供歐洲行業(yè)合作伙伴用于各種應(yīng)用的創(chuàng)新,從個性化醫(yī)療和智能移動到新的制造業(yè)和智能能源領(lǐng)域。

當(dāng)許多研究小組正在組建時,澳大利亞、意大利和瑞士的一組科學(xué)家開發(fā)了一種光子芯片,這可能是第一次證明量子信息可以通過芯片上的拓?fù)潆娐愤M(jìn)行遠(yuǎn)距離編碼、處理和傳輸。

4. 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)

隨著數(shù)字技術(shù)成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠?,我們將越來越多地接觸虛擬、增強(qiáng)甚至混合現(xiàn)實(shí)。它們是什么,它們有何不同?虛擬現(xiàn)實(shí)讓用戶沉浸在另一個世界中。佩戴頭部或頭戴式顯示器,將用戶置于虛擬環(huán)境中,例如視頻游戲或醫(yī)療保健環(huán)境中。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)將圖像疊加在真實(shí)世界的視圖上。

顧名思義,混合現(xiàn)實(shí)將虛擬與現(xiàn)實(shí)世界混合在一起,允許用戶與軟件生成的圖像進(jìn)行交互。VRHealth為醫(yī)院,康復(fù)中心和醫(yī)生辦公室提供虛擬現(xiàn)實(shí)解決方案。 VR應(yīng)用程序可用于疼痛管理,康復(fù)鍛煉,ADHD兒童的治療等。

VOSTARS(視頻光學(xué)透視增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)手術(shù)系統(tǒng))項(xiàng)目正在開發(fā)一種外科醫(yī)生使用的醫(yī)用遮陽板。通過將患者的X射線與他們的身體一致地疊加在3D上,外科醫(yī)生在手術(shù)期間不必將視線移開。遮陽板還提供了患者的麻醉數(shù)據(jù),心率,體溫和其他生命體征。該項(xiàng)目預(yù)測準(zhǔn)確性的提高以及手術(shù)室的時間縮短。

隨著AR / VR / MR應(yīng)用程序的增長機(jī)會無限。平視顯示器是新應(yīng)用程序不可或缺的一部分,因此,到2024年,平視顯示器市場預(yù)計將超過70億美元,在此期間的復(fù)合年增長率超過19%。

5. 偏振相機(jī)

根據(jù)高級編輯DaveWilson的說法,今天我們看到相機(jī)前端的高度專業(yè)化。 “大型CMOS成像器的重要性日子已經(jīng)一去不復(fù)返了?!苯裉欤耆Q于成像儀或相機(jī)的功能,因此出現(xiàn)了高度專業(yè)化的成像儀,可用于飛行時成像相機(jī)和偏振相機(jī)。

偏振是將非偏振光轉(zhuǎn)換為偏振光的過程,這意味著它需要一個在多個平面內(nèi)振動的光波,并將其轉(zhuǎn)換為光波,振動發(fā)生在一個平面內(nèi)。偏振相機(jī)

以昆蟲的方式獲取圖像。昆蟲和其他生物,如螳螂蝦的視覺系統(tǒng),能夠用高動態(tài)范圍的光敏細(xì)胞感知極化信息。

偏振相機(jī)在工業(yè)檢測中非常有用,其中可能存在低對比度或高反射。偏振相機(jī)可以過濾從不同材料表面反射的光的偏振角。

隨著索尼全球快門iMX250MZR CMOS傳感器的出現(xiàn),索尼向前邁進(jìn)了一步,該傳感器為相機(jī)制造商提供了現(xiàn)成的解決方案,而不是必須在相機(jī)的傳感器上方安裝旋轉(zhuǎn)機(jī)械偏振濾光輪。

6. 激光雷達(dá)探測

根據(jù)ResearchandMarkets最近的一份報告,全球汽車激光雷達(dá)市場預(yù)計在未來十年將以29.6%的復(fù)合年增長率增長。自動駕駛汽車和先進(jìn)駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)的增長推動了市場,特別是考慮到無人駕駛車輛的安全事故數(shù)量不斷增加。

激光雷達(dá)代表光探測和測距,用于代替相機(jī),雷達(dá)和超聲波傳感器,或者用于相機(jī),雷達(dá)和超聲波傳感器。

這個市場的機(jī)會似乎無窮無盡。眾所周知的光學(xué)公司,如Jenoptik,正在提供一系列先進(jìn)的激光雷達(dá)系統(tǒng)的光學(xué)元件。 Hamamatsu正在提供一種四通道脈沖激光二極管,可用于車載激光雷達(dá)模塊的光源,可以更精確地測量遠(yuǎn)距離物體。 Laser Components是激光和光電元件的供應(yīng)商,正在與弗勞恩霍夫微電子電路與系統(tǒng)研究所合作開展激光雷達(dá)開發(fā)。 Excelitas提供表面貼裝器件脈沖激光二極管陣列作為下一代激光雷達(dá)系統(tǒng)的關(guān)鍵構(gòu)建模塊。AccuCoat等涂料公司正在解決激光雷達(dá)系統(tǒng)中獨(dú)特的光學(xué)涂層需求。

7. 照明控制

在今天的燈光中,一切都與控制有關(guān)。固態(tài)照明的特性可以控制光強(qiáng)度,色溫,色調(diào),功耗等。照明控制可以內(nèi)置在LED驅(qū)動器中,也可以由計算機(jī)處理或在互聯(lián)網(wǎng)云中處理。

照明控制的應(yīng)用范圍從建筑物中的智能照明到工業(yè)機(jī)器視覺到室內(nèi)農(nóng)業(yè)。在機(jī)器視覺中,一致的光照水平是至關(guān)重要的,因?yàn)闄C(jī)器視覺系統(tǒng)必須非常精確地監(jiān)控、檢查、分析和分類。使用OLED控制器的室內(nèi)農(nóng)業(yè)應(yīng)用在“OLED中描述可以將垂直農(nóng)場效率提高20%”。

Cortet是智能建筑物聯(lián)網(wǎng)IOT)技術(shù)的專家,他開發(fā)了Cortet照明控制解決方案,可以通過移動應(yīng)用程序進(jìn)行控制。GardaSoft提供了一系列用于高速計算成像的照明控制器,它可以驅(qū)動照明,允許機(jī)器視覺應(yīng)用中的快速圖像序列,通過智能相機(jī)獲取不同的照明角度。

8. 深度學(xué)習(xí)

高級編輯戴夫·威爾遜說:“我們所擁有的是軟件業(yè)的一場革命,許多制造商和公司都在研究機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。”這兩者之間有區(qū)別,機(jī)器學(xué)習(xí)軟件系統(tǒng)使用支持向量機(jī)(SVMS)或隨機(jī)森林算法,深度學(xué)習(xí)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)——一類非常適合分析視覺圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。威爾遜說,在他看來,深度學(xué)習(xí)(CNN)系統(tǒng)將很快變得非常重要。

根據(jù)MathWorks開發(fā)經(jīng)理Girish Venkataramani的說法,深度學(xué)習(xí)是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的。在視覺系統(tǒng)中,將教授深度學(xué)習(xí)軟件執(zhí)行非常具體的功能,識別復(fù)雜的特征,并相應(yīng)地對圖像進(jìn)行分類。我們看到主要制造業(yè)正朝著深度學(xué)習(xí)方向發(fā)展。 Hyundai CRADLE,現(xiàn)代汽車公司的企業(yè)風(fēng)險投資和開放式創(chuàng)新業(yè)務(wù),最近投資了allegro.ai,這是一家專門從事深度學(xué)習(xí)的技術(shù)公司。 Matrox Imaging最近宣布其著名的基于流程圖的視覺應(yīng)用軟件Matrox Design Assistant X集成了新功能,包括使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類。 EyeVision是機(jī)器視覺軟件的一個例子,它提供了一種車牌識別應(yīng)用程序,該應(yīng)用程序使用深度學(xué)習(xí)來識別車牌以及車輛的品牌和型號。

9. 迷你光譜儀

光譜學(xué)是一種用來測量紫外線、可見光、近紅外和紅外波長的光強(qiáng)度的技術(shù)。它廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、環(huán)境、安全、藥理學(xué)等領(lǐng)域。光譜學(xué)可以追溯到16世紀(jì)艾薩克牛頓的光學(xué)實(shí)驗(yàn),但很快就發(fā)展到了350年左右,如今光譜學(xué)的發(fā)展趨勢是能夠進(jìn)行實(shí)時、現(xiàn)場測量的小型微型和微型光譜儀。

即使是在微型封裝中,小型分光計也具有高端光學(xué)設(shè)計,在減少雜散光和最大化光學(xué)分辨率的同時,提高吞吐量和穩(wěn)定性。歐洲項(xiàng)目“檢查”證明了這一領(lǐng)域的發(fā)展,在該項(xiàng)目中,研究人員開發(fā)了兩類分光計系統(tǒng):基于衍射光學(xué)的緊湊立方英寸分光計和基于Si的三層波導(dǎo)技術(shù)的分光計系統(tǒng),將分光計集成到光子積分器上。TED電路另外,基于發(fā)光材料的固態(tài)激光激勵,研制出一種新型的寬帶光源。新一代經(jīng)濟(jì)高效的解決方案為手術(shù)室內(nèi)的外科醫(yī)生、咨詢室的醫(yī)生和遠(yuǎn)程醫(yī)療中心的臨床醫(yī)生帶來了光譜傳感。

除了生產(chǎn)緊湊型分光計外,制造商還提供為特定解決方案設(shè)計的面向應(yīng)用的產(chǎn)品,而且這些產(chǎn)品非常容易被非分光計專家使用。

10. 智能工廠

4.0智能工廠,行業(yè),互聯(lián)網(wǎng)Thingsa”這些都是相對較新的術(shù)語描述現(xiàn)代的生產(chǎn)方式。今天我們′重新生活在′被稱為第四次工業(yè)革命,因此工業(yè)4.0。第一次革命見證了早期由水和蒸汽驅(qū)動的機(jī)械化。在第二階段,大規(guī)模生產(chǎn)開始于電力運(yùn)行的裝配線。第三是計算機(jī)化和自動化的新浪潮。今天,第四次革命包括通過互聯(lián)網(wǎng)和云計算連接的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。

光技術(shù)通過提供光通信、3D視覺系統(tǒng)、智能激光器、光學(xué)傳感器、光纖、機(jī)器人和自主系統(tǒng)等發(fā)揮著核心作用。真正的智能工廠是由當(dāng)今最先進(jìn)的光技術(shù)融合而成的。

在裝配展上,TechCon展示了一個智能點(diǎn)膠機(jī)器人,它融合了智能工廠的許多要素:自動執(zhí)行特定的應(yīng)用程序,它有基于PC的軟件,使其易于編程和操作,它的視覺系統(tǒng)允許它糾正零件錯位,模式識別有助于縮短編程時間。它有以太網(wǎng)和WiFi接口,因此可以從世界任何地方進(jìn)行配置、監(jiān)控和控制。

每個趨勢都代表著重要的發(fā)展、廣泛的應(yīng)用以及擴(kuò)大機(jī)會的希望。這十大趨勢共同突出了光技術(shù)在我們生活的各個方面的重要性,它們必將在未來發(fā)揮越來越大的作用。

本文由Novus Light Technologies Today執(zhí)行主編安妮?費(fèi)舍爾(Anne Fischer)撰寫。

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    V-by-one線技術(shù):原理、應(yīng)用與未來發(fā)展

    未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。通過對該技術(shù)的全面分析,旨在為電子工程師和產(chǎn)品開發(fā)者提供參考,促進(jìn)其在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。關(guān)鍵詞V-by-One線技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 06-23 21:07 ?1457次閱讀
    V-by-one線<b class='flag-5'>技術(shù)</b>:原理、應(yīng)用與<b class='flag-5'>未來</b><b class='flag-5'>發(fā)展</b>

    物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢如何?

    近年來,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以其驚人的增長速度和無限的潛力成為了全球科技界的焦點(diǎn)。它正在改變我們的生活方式、商業(yè)模式和社會運(yùn)轉(zhuǎn)方式。那么,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的未來發(fā)展趨勢將會是怎樣的呢?讓我們一同探尋其中的奧秘
    發(fā)表于 06-09 15:25

    4G DTU未來發(fā)展趨勢與展望

    ,在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的作用。展望未來,4G DTU 將在技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用拓展和市場競爭等多方面迎來新的
    的頭像 發(fā)表于 04-22 18:44 ?673次閱讀

    混合信號設(shè)計的概念、挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

    本文介紹了集成電路設(shè)計領(lǐng)域中混合信號設(shè)計的概念、挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢
    的頭像 發(fā)表于 04-01 10:30 ?1734次閱讀

    工業(yè)電機(jī)行業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析

    過大數(shù)據(jù)分析的部分觀點(diǎn),可能對您的企業(yè)規(guī)劃有一定的參考價值。點(diǎn)擊附件查看全文*附件:工業(yè)電機(jī)行業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析.doc 本文系網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問題,請第一時間告知,刪除內(nèi)容!
    發(fā)表于 03-31 14:35