Nature Communications: バルセロナ大学の研究者が物体の高速かつ効率的な3D画像化を実現する新技術を開発

2024年4月14日、アンタークティックベアは、バルセロナ大学とセンソファーテックの専門家チームが、研究サンプルの3次元画像を迅速かつ正確に非侵襲的に取得できる革新的な技術を設計したことを知りました。この新しいシステムは、3 次元オブジェクトを識別するための現在のほとんどの技術システムの性能を上回る速度と空間解像度で、オブジェクトの 3 次元形状を特徴付けることができます。このシステムは、3D プリント部品から冠状動脈プロテーゼ (ステント)、表面の欠陥や粗さの識別まで、さまざまなビジネス領域で品質管理や部品検査に一般的に使用されている技術である光学形状測定の分野における新しい開発です。
△スキャナーはテスト中です。（画像提供：バルセロナ大学）
この技術は、UB物理学部の専門家であるMartí Duocastella氏とNarcís Vilar氏、およびSensofar TechのRoger Artigues氏とGuillem Carles氏が共同執筆した「エンコードされたサーチ焦点スキャンを使用した高速トポグラフィック光学イメージング」と題するNature Communications誌の記事で説明されています。

関連論文リンク: https://www.nature.com/articles/s41467-024-46267-y
3Dサンプルをより正確かつ迅速に特性評価

光学形状測定法は、光を使用して物体の 3 次元輪郭を研究するものです。「これは、工業プロセスの品質管理の分野、または科学的規模でマイクロおよびナノ構造を測定するための重要な方法です」とバルセロナ大学応用物理学部およびナノサイエンスおよびナノテクノロジー研究所 (IN2UB) の教授であるマルティ・ドゥオカステラ氏は述べます。「通常、マイクロメートルサイズの物体のプロファイルを測定するには、顕微鏡でさまざまな高さと平面で何百もの画像を取得します。これは、サンプルを平面ごとにスキャンするプロセスであり、本質的に時間のかかるプロセスです」と同氏は続けます。この新しい研究では、画像取得の取得時間を大幅に短縮することに基づくイノベーションを提案しました。
新しいシステムは、マイクロメートル規模の比較的大きなサンプルをリアルタイムで操作（1 秒あたり最大 60 トポグラフィー）することができます。「現在の技術システムでは、非常に薄いサンプルや大きなサンプルでしかこの速度を達成できませんが、空間解像度は低いです」とデュオカステラ氏は言います。「私たちのシステムは動的なプロセスを記述できるため、より大きな影響を与えることができます。したがって、私たちの技術により、ガスセンサーを備えた小型デバイスの高速動作を3Dで特徴付けることが可能になり、これは以前は不可能でした。」
1 秒間に数千回サンプルをスキャンします<br /> 研究を担当した専門家は次のように語った。「新しい技術を実装するために、我々のアイデアは、Who's Who ゲームのように、サンプルをインテリジェントに調べることでした。これまでは、サンプルは平面 1 にありますか? 平面 2 にありますか? 平面 n にありますか? といった情報があるかどうかを各平面に尋ねることで輪郭を取得していました。各質問には画像の作成が含まれます。対照的に、私たちの研究では、異なる平面を同時に質問することが可能であることを示しました。「サンプルは平面 1 と平面 7 の間にありますか?」その結果、画像の数が大幅に削減されました。以前は 100 枚の画像が必要でしたが、現在は 8 枚で十分です。」
新しい技術では、サンプルを高速にスキャンし、異なる持続時間の光パルスを同期させる必要があります。高速スキャンを実現するために、米国プリンストン大学のデュオカステラ教授が開発した、1秒間に数千回のスキャンが可能な超高速液体レンズを使用しました。同期を実現するために、フィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA) を使用して信号を発生させ、光をパルス化し、カメラから画像をキャプチャします。
△顕微鏡対物レンズ (MO)、ビームスプリッター (BS)、チューブレンズ (TL)、カメラ、LED を含む照明システム、コリメートレンズ (CL)、サンプルの焦点面に投影される画像平面パターン (IP) を含むスキャンシステムの光学レイアウト。電子制御により、照明とスキャンが取得と同期されます。スキャンは、対物レンズを移動する移動ステージによって実行されます。最も困難なステージの 1 つは、高いデータ取得率を達成することです。「今回の場合、サンプルから受信した信号は弱く、より高い信号精度が必要でした。しかし、博士課程の学生であるナルシス・ビラール氏の研究のおかげで、私たちはこれらの障害を克服し、彼の新しい技術をうまく実装することができました」とデュオカステラ氏は語った。
この研究は、大学・研究助成金管理庁 (AGAUR) が資金提供している産業博士号プロジェクトの一部であり、その開発は、Martí Duocastella 氏が指揮し Bosch i 氏が管理する欧州研究会議 (ERC) プロジェクトに一部基づいています。ギンペラ財団（FBG）。
この研究の主なアイデアは、光パターン投影に基づいた特定のタイプの光学プロファイロメータを設計することです。「現在、私たちはこれを干渉計、偏光、共焦点顕微鏡など他のタイプのプロファイロメーターに適用することに取り組んでいます」と研究チームは結論付けました。「サンプルをインテリジェントに調査することで、現在のシステムをさらに改善し、これまでにない精度と速度で 3D サンプルを特徴付けることができると期待しています。」

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