অল্প আলোয় একক-পিক্সেল ডিটেক্টর ব্যবহারে অতিউচ্চ-গতির রঙিন ইমেজিং

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

বায়োফোটনিক্স, মাইক্রোফ্লুইডিক্স এবং উপাদান বিজ্ঞানের মতো ক্ষেত্রে অল্প আলোর অবস্থায় অতিউচ্চ-গতির ইমেজিং একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ। ঐতিহ্যগত পিক্সেলযুক্ত সেন্সরগুলির (CCD/CMOS) গতি এবং সংবেদনশীলতার মধ্যে একটি মৌলিক ট্রেড-অফ রয়েছে। এই গবেষণাপত্রটি কম্পিউটেশনাল গোস্ট ইমেজিং এবং একটি উচ্চ-গতির RGB LED অ্যারের সাথে একক-পিক্সেল ডিটেক্টর সংমিশ্রণ করে একটি যুগান্তকারী পদ্ধতি উপস্থাপন করে, যা অল্প আলোর পরিস্থিতিতেও 1.4MHz-এ ভিডিও ইমেজিং অর্জন করে, যার সম্পূর্ণ পরিসরের সম্ভাব্য ফ্রেম রেট 100MHz পর্যন্ত হতে পারে।

2. পদ্ধতি

2.1. একক-পিক্সেল ইমেজিং নীতি

একক-পিক্সেল ইমেজিং (SPI) স্থানিক রেজোলিউশনকে সময়গত ক্রম পরিমাপের সাথে প্রতিস্থাপন করে। আলোর একটি পরিচিত প্যাটার্ন একটি বস্তুকে আলোকিত করে, এবং একটি একক, অত্যন্ত সংবেদনশীল "বালতি" ডিটেক্টর মোট প্রতিফলিত বা প্রেরিত আলোর তীব্রতা পরিমাপ করে। পরিচিত আলোকসজ্জা প্যাটার্নের একটি সিরিজকে তাদের সংশ্লিষ্ট বালতি পরিমাপের সাথে সম্পর্কিত করে, বস্তুর একটি চিত্র কম্পিউটেশনালভাবে পুনর্গঠন করা যেতে পারে।

2.2. RGB LED অ্যারে মড্যুলেশন

মূল উদ্ভাবন হল একটি কাস্টম RGB LED অ্যারে ব্যবহার করা স্থানিক আলো মড্যুলেটর হিসাবে। এই অ্যারেটি মাইক্রোসেকেন্ড গতিতে আলোকসজ্জা প্যাটার্ন পরিবর্তন করতে পারে, যা ঐতিহ্যগত ডিজিটাল মাইক্রোমিরর ডিভাইস (DMD) বা লিকুইড ক্রিস্টাল স্পেসিয়াল লাইট মড্যুলেটর (LC-SLM) এর ক্ষমতাকে অনেক ছাড়িয়ে যায়, যেগুলি kHz রেটে বাধাগ্রস্ত হয়।

2.3. কম্পিউটেশনাল গোস্ট ইমেজিং কাঠামো

সিস্টেমটি একটি কম্পিউটেশনাল গোস্ট ইমেজিং (CGI) স্কিম ব্যবহার করে। আলোকসজ্জা প্যাটার্নগুলি পূর্বনির্ধারিত (যেমন, এলোমেলো বা হ্যাডামার্ড প্যাটার্ন) এবং পুনর্গঠন অ্যালগরিদমের কাছে পরিচিত। i-তম প্যাটার্ন $P_i(x,y)$ এর জন্য বালতি ডিটেক্টর সংকেত $B_i$ দেওয়া হয়: $$B_i = \int\int O(x,y) \cdot P_i(x,y) \, dx\,dy + \text{noise}$$ যেখানে $O(x,y)$ হল বস্তুর প্রতিফলন/প্রেরণ ক্ষমতা। চিত্রটি বিপরীত সমস্যা সমাধান করে পুনর্গঠন করা হয়, প্রায়শই কমপ্রেসিভ সেন্সিংয়ের মতো কৌশল ব্যবহার করে কম নমুনাযুক্ত তথ্যের জন্য।

3. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক সূত্রায়ন

চিত্র পুনর্গঠনকে একটি লিনিয়ার অ্যালজেব্রা সমস্যা হিসাবে ফ্রেম করা যেতে পারে। ধরা যাক $\mathbf{b}$ হল $M$ বালতি পরিমাপের ভেক্টর, $\mathbf{o}$ হল ভেক্টরাইজড $N$-পিক্সেল চিত্র, এবং $\mathbf{A}$ হল $M \times N$ পরিমাপ ম্যাট্রিক্স যেখানে প্রতিটি সারি একটি সমতল আলোকসজ্জা প্যাটার্ন। ফরওয়ার্ড মডেল হল: $$\mathbf{b} = \mathbf{A}\mathbf{o} + \mathbf{n}$$ যেখানে $\mathbf{n}$ হল শব্দ। $M < N$ (কমপ্রেসিভ সেন্সিং) এর জন্য, পুনর্গঠন সমাধান করে: $$\hat{\mathbf{o}} = \arg\min_{\mathbf{o}} \|\mathbf{b} - \mathbf{A}\mathbf{o}\|_2^2 + \lambda \Psi(\mathbf{o})$$ যেখানে $\Psi(\mathbf{o})$ হল একটি স্পারসিটি-প্রমোটিং রেগুলারাইজার (যেমন, ওয়েভলেটের মতো ট্রান্সফর্ম ডোমেনে $\ell_1$-নর্ম)। একটি RGB অ্যারের ব্যবহার তিনটি এমন সমীকরণ প্রবর্তন করে (R, G, B চ্যানেলের জন্য), যা রঙিন ইমেজিং সক্ষম করে।

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল ও তথ্য

4.1. উচ্চ-গতির প্রপেলার ইমেজিং

মূল প্রদর্শনীতে একটি দ্রুত ঘূর্ণায়মান প্রপেলারের ইমেজিং জড়িত ছিল। সিস্টেমটি সফলভাবে সেকেন্ডে 1.4 মিলিয়ন ফ্রেমে পরিষ্কার ভিডিও ক্রম ধারণ করেছে, ব্লেড গতিবিদ্যার দৃশ্যায়ন করেছে যা সমতুল্য অল্প আলোর সীমাবদ্ধতার অধীনে স্ট্যান্ডার্ড উচ্চ-গতির ক্যামেরা দিয়ে দেখা অসম্ভব। এটি অ-পুনরাবৃত্তিমূলক, অনন্য অতিদ্রুত ঘটনার জন্য পদ্ধতির ক্ষমতা যাচাই করে।

4.2. অল্প আলোর কার্যকারিতা

বালতি ডিটেক্টর হিসাবে সিঙ্গল-ফোটন অ্যাভালাঞ্চ ডায়োড (SPAD) সংহত করে, সিস্টেমের সনাক্তকরণ দক্ষতা ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি ফোটন-দুর্বল অবস্থার অধীনেও পরিষ্কার চিত্র পুনর্গঠন করতে দেয়, অল্প আলো, উচ্চ-গতির ইমেজিংয়ের সীমা এগিয়ে নিয়ে যায়। SPI-এর স্থাপত্যিক সুবিধা—সমস্ত আলো একটি সংবেদনশীল ডিটেক্টরে সংগ্রহ করা—CCD/CMOS-এ অনেক পিক্সেল জুড়ে কম ফোটন বিতরণ করার চেয়ে নিঃসন্দেহে শ্রেষ্ঠতর প্রমাণিত হয়েছে।

5. বিশ্লেষণ কাঠামো ও উদাহরণ কেস

কেস: ক্ষণস্থায়ী কোষীয় গতিবিদ্যা পর্যবেক্ষণ। নিউরনে ক্যালসিয়াম আয়ন তরঙ্গ পর্যবেক্ষণ করতে এই SPI সিস্টেম প্রয়োগ করার কথা বিবেচনা করুন, যা একটি দ্রুত, ম্লান এবং অ-পুনরাবৃত্তিমূলক ঘটনা। একটি ঐতিহ্যগত sCMOS ক্যামেরার উচ্চ গতিতে ব্যবহারযোগ্য সংকেত পেতে তীব্র, ক্ষতিকারক আলোকসজ্জার প্রয়োজন হতে পারে। SPI কাঠামোটি নিম্নরূপ কাজ করবে: 1) RGB LED অ্যারে নিউরন কালচারের উপর উচ্চ-গতি, কম-তীব্রতার প্যাটার্নযুক্ত আলোকসজ্জার একটি ক্রম প্রজেক্ট করে। 2) একটি একক SPAD প্রতিক্রিয়ায় নির্গত সমস্ত ফ্লুরোসেন্স ফোটন সংগ্রহ করে। 3) পরিচিত প্যাটার্ন ক্রম এবং SPAD-এর টাইমস্ট্যাম্প ডেটা ব্যবহার করে, ক্যালসিয়াম তরঙ্গ বিস্তারের একটি উচ্চ-গতি, অল্প আলোর ভিডিও কম্পিউটেশনালভাবে পুনর্গঠন করা হয়, ফোটোটক্সিসিটি কমানো হয়।

6. শক্তি, সীমাবদ্ধতা ও সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ

মূল অন্তর্দৃষ্টি: এই কাজটি কেবল একটি ধারাবাহিক গতি বৃদ্ধি নয়; এটি একটি প্যারাডাইম শিফট যা ইমেজিং গতিকে ডিটেক্টর প্রযুক্তি থেকে বিচ্ছিন্ন করে। গতির বাধাটি একটি সহজে স্কেলযোগ্য LED অ্যারেতে স্থানান্তর করে, তারা MHz ইমেজিংয়ের একটি পথ তৈরি করেছে যা CCD/CMOS রিডআউট সার্কিট এবং DMD মেকানিক্সের মৌলিক সীমা এড়িয়ে যায়।

যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ: যুক্তিটি আকর্ষণীয়: 1) উচ্চ-গতির জন্য দ্রুত মড্যুলেশন প্রয়োজন (LED দ্বারা সমাধান)। 2) অল্প আলোর জন্য সর্বাধিক আলো সংগ্রহ প্রয়োজন (বালতি সনাক্তকরণ দ্বারা সমাধান)। 3) কম্পিউটেশনাল গোস্ট ইমেজিংয়ের মাধ্যমে তাদের একত্রিত করুন। প্রপেলার পরীক্ষাটি একটি নিখুঁত, মূর্ত প্রমাণ-অব-ধারণা।

শক্তি ও ত্রুটি: শক্তিগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ: অভূতপূর্ব গতি-আলো সংবেদনশীলতা গুণফল, রঙের ক্ষমতা এবং আপেক্ষিক সরলতা। ত্রুটিগুলিও সমানভাবে সমালোচনামূলক। কম্পিউটেশনাল পুনর্গঠনের উপর নির্ভরতা একটি দ্বিধাবিভক্ত তরোয়াল; এটি যাদু সক্ষম করে কিন্তু বিলম্ব প্রবর্তন করে এবং রিয়েল-টাইম ভিডিওর জন্য উল্লেখযোগ্য প্রক্রিয়াকরণ শক্তির প্রয়োজন। বর্তমান সিস্টেমের সম্ভবত আধুনিক সেন্সরগুলির পিক্সেল গণনার তুলনায় সীমিত স্থানিক রেজোলিউশন রয়েছে। তদুপরি, সমস্ত CGI-এর মতো, একটি একক প্যাটার্ন ক্রমের সময় দৃশ্যের গতির সাথে কার্যকারিতা হ্রাস পায়, যা দ্রুততম ঘটনাগুলির জন্য একটি চ্যালেঞ্জ।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: গবেষকদের জন্য, তাত্ক্ষণিক খেলা হল ম্লান, দ্রুত ঘটনা জড়িত যেকোনো প্রয়োগের জন্য এই LED-অ্যারে পদ্ধতি গ্রহণ করা—বায়োলুমিনেসেন্স, প্লাজমা ডায়াগনস্টিক্স বা কোয়ান্টাম ইমেজিং সম্পর্কে চিন্তা করুন। ডেভেলপারদের জন্য, পরবর্তী সীমান্ত হল পুনর্গঠন অ্যালগরিদমের জন্য নিবেদিত রিয়েল-টাইম, কম-বিলম্ব ASIC তৈরি করা যাতে সত্যিকারের রিয়েল-টাইম MHz ভিডিও আনলক করা যায়। গবেষণাপত্রে সিঙ্গল-ফোটন ডিটেক্টরের উল্লেখটি মূল; এটিকে উদীয়মান কোয়ান্টাম পারস্পরিক সম্পর্ক কৌশলগুলির সাথে জোড়া দেওয়া সংবেদনশীলতাকে চূড়ান্ত সীমায় ঠেলে দিতে পারে।

7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশ

• বায়োমেডিকেল ইমেজিং: জীবন্ত টিস্যুতে অর্গানেল গতিবিদ্যা, কৈশিকায় রক্ত প্রবাহ বা স্নায়ু কার্যকলাপের রিয়েল-টাইম, কম-ফোটোটক্সিসিটি ইমেজিং।
• শিল্প পরিদর্শন: উচ্চ-গতির উত্পাদন প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ (যেমন, লেজার ওয়েল্ডিং, মাইক্রো-ফ্লুইডিক চিপ অপারেশন) যেখানে আলোকসজ্জা চ্যালেঞ্জিং।
• বৈজ্ঞানিক গবেষণা: অল্প আলো বা বিপজ্জনক অবস্থার অধীনে রাসায়নিক বিক্রিয়া, উপাদান ফ্র্যাকচার বা প্লাজমা পদার্থবিদ্যা অধ্যয়ন।
• গবেষণার দিকনির্দেশ: 1) উন্নত প্যাটার্ন ডিজাইন এবং পুনর্গঠন অ্যালগরিদমের মাধ্যমে স্থানিক রেজোলিউশন বৃদ্ধি। 2) রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়ার জন্য কম্পিউটেশনাল বিলম্ব হ্রাস। 3) দৃশ্যমান আলোর বাইরে বর্ণালী পরিসর প্রসারিত করা (UV, IR)। 4) আরও কম আলোর স্তরের জন্য কোয়ান্টাম-বর্ধিত প্রোটোকল অন্বেষণ করা, যেমন কোয়ান্টাম গোস্ট ইমেজিংয়ে অগ্রণী কাজে দেখা যায়।

8. তথ্যসূত্র

1. Zhao, W., Chen, H., Yuan, Y., et al. "Ultra-high-speed color imaging with single-pixel detectors under low light level." arXiv:1907.09517 (2019).
2. Shapiro, J. H. "Computational ghost imaging." Physical Review A, 78(6), 061802 (2008).
3. Gibson, G. M., Johnson, S. D., & Padgett, M. J. "Single-pixel imaging 12 years on: a review." Optics Express, 28(19), 28190-28208 (2020).
4. Boyd, R. W., et al. "Quantum ghost imaging through turbulent atmosphere." In Quantum Communications and Quantum Imaging (Vol. 5161, pp. 200-209). SPIE (2004).
5. National Institute of Standards and Technology (NIST). "Single-Photon Detectors." https://www.nist.gov/programs-projects/single-photon-detectors (Accessed: Provides context on SPAD technology).
6. Isola, P., Zhu, J. Y., Zhou, T., & Efros, A. A. "Image-to-image translation with conditional adversarial networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (2017). (Cited as an example of a powerful computational imaging/processing framework).