كيف يمكن لتقنية تقسيم الألوان النانوية من eyeo أن تغيّر أداء كاميرات المستقبل

لهذا السبب تعتمد شركات الكاميرات على حلول أخرى لتعويض الخسارة مثل:

• استخدام حساسات أكبر
• تطوير عدسات أفضل
• الاعتماد على المعالجة الحسابية للصور

لكن المشكلة الأساسية—فقدان الضوء قبل وصوله إلى الحساس—تبقى قائمة.

كيف تعمل تقنية NCOS® لتقسيم الألوان

بدلاً من المرشحات الامتصاصية، تستخدم eyeo هياكل نانوية فوتونية تقوم بتقسيم الضوء الوارد إلى أطواله الموجية المختلفة، ثم توجه كل لون إلى البكسل الصحيح.

بمعنى آخر، الضوء لا يُهدر بل يُعاد توزيعه داخل الحساس.

وفقاً لتقارير الشركة وتغطية الصناعة، يمكن لهذه الطريقة أن توفر حساسية ضوئية أعلى بما يصل إلى ثلاث مرات مقارنة بالحساسات التقليدية المعتمدة على المرشحات.

زيادة كفاءة التقاط الفوتونات يمكن أن تنعكس على عدة جوانب عملية في الكاميرات، مثل:

• أداء أفضل في الإضاءة المنخفضة
• جودة إشارة أعلى ومدى ديناميكي أوسع
• إمكانية استخدام بكسلات أصغر دون فقدان الحساسية
• تقليل استهلاك الطاقة في وحدات الكاميرا

ولأن التحسين يحدث على مستوى العتاد (Hardware) داخل الحساس نفسه، يمكن أن تستفيد منه ليس فقط كاميرات التصوير البشري، بل أيضاً أنظمة الرؤية الحاسوبية التي تحتاج إلى بيانات بصرية موثوقة في ظروف إضاءة صعبة.

أين يمكن استخدام هذه التقنية؟

تستهدف eyeo عدداً واسعاً من الأسواق التي يمكن أن تستفيد من كفاءة ضوئية أعلى في الحساسات.

الهواتف الذكية

الكاميرات في الهواتف مقيدة بحجم صغير جداً للحساس والعدسة. حساسات أكثر حساسية قد تعني:

• تصويراً أفضل في الإضاءة الضعيفة
• اعتماداً أقل على المعالجة الحسابية
• وحدات كاميرا أنحف

وهي عوامل مهمة في تصميم الهواتف الحديثة.

الأنظمة الصناعية والرؤية الآلية

في المصانع وأنظمة الأتمتة والروبوتات، قد تكون الإضاءة محدودة أو متغيرة. حساسات أكثر حساسية يمكن أن تحسن:

• دقة الفحص الصناعي
• سرعة التقاط الصور
• موثوقية أنظمة الرؤية الآلية.

أجهزة XR والأجهزة القابلة للارتداء

الواقع المعزز والواقع المختلط يعتمد بشكل كبير على الكاميرات من أجل:

• تتبع الحركة
• رسم الخرائط المكانية
• تتبع العين والإيماءات

حساسات أصغر وأكثر كفاءة في الطاقة قد تساعد على بناء نظارات وأجهزة XR أخف وأقل استهلاكاً للطاقة.

البنية التحتية للمدن الذكية

تشمل أنظمة المدن الذكية كاميرات لمراقبة المرور والبنية التحتية والسلامة العامة. هذه الأنظمة يجب أن تعمل بكفاءة ليلاً ونهاراً، وبالتالي يمكن لحساسات أكثر حساسية أن تحسن الأداء دون زيادة استهلاك الطاقة.

الروبوتات والأجهزة ذاتية التشغيل

الروبوتات والطائرات المسيّرة والأنظمة الذاتية تعتمد على الرؤية الحاسوبية لفهم البيئة المحيطة. حساسات أكثر كفاءة في التقاط الضوء يمكن أن تحسن أداء الرؤية في الإضاءة الضعيفة مع الحفاظ على استهلاك طاقة منخفض.

ماذا سيفعل تمويل الـ40 مليون يورو؟

جولة التمويل الجديدة قادتها شركة الاستثمار Innovation Industries، مع مشاركة مستثمرين حاليين مثل:

• imec.xpand
• Invest‑NL Deep Tech Fund
• QBIC
• High‑Tech Gründerfonds
• Brabant Development Agency (BOM)

وقد رفعت الجولة إجمالي تمويل الشركة إلى 55 مليون يورو.

الهدف من الاستثمار هو نقل التقنية من المختبر إلى السوق عبر عدة خطوات رئيسية:

• توسيع تطوير حساسات الصور للإنتاج بكميات كبيرة
• بناء وتوسيع فرق تصميم الشرائح والهندسة داخل الشركة
• تطوير حساسات CMOS مكدسة ثلاثية الأبعاد تدمج طبقة تقسيم الألوان النانوية مع معماريات أشباه الموصلات المتقدمة

هذه المرحلة تعد حاسمة، لأن العديد من الابتكارات في مجال التصوير تظهر نتائج قوية في النماذج البحثية، لكنها تواجه تحديات عند محاولة تصنيعها على نطاق واسع من حيث التكلفة والإنتاجية والتوافق مع مصانع أشباه الموصلات.

لماذا تتابع صناعة التصوير هذه التقنية؟

إذا نجحت eyeo في تصنيع حساسات NCOS على نطاق واسع، فقد تعالج مشكلة أساسية في التصوير الرقمي استمرت قرابة نصف قرن: فقدان معظم الضوء قبل أن يتحول إلى إشارة قابلة للاستخدام.

فكرة تقسيم الألوان باستخدام النانوفوتونيات ليست جديدة في الأبحاث العلمية، لكن تحويلها إلى منتجات تجارية يتطلب أكثر من الفيزياء—بل يعتمد على:

• قابلية التصنيع
• توافق التقنية مع عمليات المسابك (foundries)
• الحفاظ على الأداء في الأجهزة المنتجة بكميات كبيرة

إذا تمكنت الشركة من تجاوز هذه التحديات، فقد نشهد جيلاً جديداً من حساسات الكاميرا القادرة على التقاط جزء أكبر بكثير من الضوء المتاح—وهو ما قد يؤثر على كل شيء من تصوير الهواتف الذكية إلى أنظمة الرؤية في الروبوتات والآلات الذاتية.