eyeo की NCOS तकनीक कैमरा सेंसर की रोशनी पकड़ने की क्षमता को बदल सकती है

पारंपरिक कैमरा सेंसर की मुख्य समस्या

आज अधिकांश डिजिटल कैमरों में Bayer pattern आधारित कलर फिल्टर ऐरे लगाया जाता है। हर पिक्सेल केवल एक रंग—लाल, हरा या नीला—कैप्चर करता है, जबकि बाकी रंगों की तरंगदैर्ध्य फिल्टर द्वारा रोक दी जाती है।

इस प्रक्रिया में बहुत‑सी रोशनी बेकार चली जाती है। रिपोर्टों के अनुसार पारंपरिक सेंसर डिजाइन में लगभग 70% आने वाले फोटॉन फिल्टर में ही खो सकते हैं।

इसी कमी की वजह से कंपनियों को बड़े सेंसर, बेहतर लेंस या जटिल computational photography तकनीकों का सहारा लेना पड़ता है—लेकिन मूल ऑप्टिकल नुकसान फिर भी बना रहता है।

NCOS® नैनोफोटोनिक तकनीक कैसे काम करती है

eyeo का समाधान पारंपरिक फिल्टर को हटाकर नैनोफोटोनिक संरचनाएँ (nanophotonic structures) इस्तेमाल करता है। ये सूक्ष्म संरचनाएँ आने वाली रोशनी को उसकी तरंगदैर्ध्य के आधार पर अलग‑अलग रंगों में विभाजित करती हैं और उन्हें सीधे सही पिक्सेल तक पहुँचाती हैं।

यानी रोशनी को सोखने के बजाय उसे री‑डायरेक्ट किया जाता है। इससे सेंसर अधिक फोटॉन को उपयोगी सिग्नल में बदल सकता है। उद्योग रिपोर्टों के अनुसार इस तकनीक से पारंपरिक सेंसर की तुलना में लगभग तीन गुना अधिक प्रकाश संवेदनशीलता मिल सकती है।

बेहतर फोटॉन दक्षता के कारण संभावित लाभ इस प्रकार हो सकते हैं:

• कम रोशनी में बेहतर फोटो और वीडियो
• उच्च डायनेमिक रेंज और बेहतर सिग्नल क्वालिटी
• छोटे पिक्सेल आकार के बावजूद अच्छी संवेदनशीलता
• कैमरा मॉड्यूल की कम ऊर्जा खपत

क्योंकि यह सुधार सीधे सेंसर हार्डवेयर स्तर पर होता है, इसलिए इसका फायदा सिर्फ उपभोक्ता कैमरों को ही नहीं बल्कि मशीन विज़न सिस्टम को भी मिल सकता है, जिन्हें कठिन रोशनी परिस्थितियों में भरोसेमंद इमेज डेटा चाहिए।

किन क्षेत्रों में इसका उपयोग हो सकता है

eyeo कई अलग‑अलग उद्योगों को लक्ष्य बना रहा है, जहाँ बेहतर प्रकाश दक्षता नई क्षमताएँ खोल सकती है।

स्मार्टफोन कैमरे

मोबाइल कैमरे छोटे सेंसर और पतले लेंस के कारण सीमित होते हैं। ज्यादा प्रकाश संवेदनशील सेंसर से लो‑लाइट फोटोग्राफी बेहतर हो सकती है, computational processing की जरूरत कम हो सकती है, या कैमरा मॉड्यूल और पतले बनाए जा सकते हैं।

औद्योगिक इमेजिंग और मशीन विज़न

फैक्ट्री ऑटोमेशन, रोबोटिक्स और गुणवत्ता जांच प्रणालियाँ अक्सर सीमित रोशनी में काम करती हैं। अधिक संवेदनशील सेंसर से डिटेक्शन की सटीकता और इमेजिंग स्पीड बेहतर हो सकती है।

XR और पहनने योग्य डिवाइस

Augmented Reality (AR) और Mixed Reality हेडसेट कैमरों का उपयोग स्पैटियल मैपिंग, आई‑ट्रैकिंग और जेस्चर पहचान के लिए करते हैं। ज्यादा कुशल सेंसर छोटे और कम ऊर्जा खपत वाले कैमरा सिस्टम बनाने में मदद कर सकते हैं।

स्मार्ट‑सिटी इंफ्रास्ट्रक्चर

ट्रैफिक मॉनिटरिंग, सार्वजनिक सुरक्षा कैमरे और शहरी सेंसर नेटवर्क को दिन‑रात अलग‑अलग रोशनी में काम करना पड़ता है। बेहतर संवेदनशीलता से इन प्रणालियों की विश्वसनीयता बढ़ सकती है।

स्वायत्त मशीनें

रोबोट, ड्रोन और अन्य स्वायत्त सिस्टम अपने आसपास के वातावरण को समझने के लिए कैमरों पर निर्भर करते हैं। अधिक कुशल सेंसर कम रोशनी में बेहतर कंप्यूटर‑विजन प्रदर्शन दे सकते हैं, वह भी सीमित ऊर्जा बजट के भीतर।

€40 मिलियन Series A फंडिंग का उपयोग कैसे होगा

कंपनी की हालिया फंडिंग राउंड का नेतृत्व Innovation Industries ने किया। इसमें imec.xpand, Invest‑NL Deep Tech Fund, QBIC, High‑Tech Gründerfonds और Brabant Development Agency (BOM) जैसे निवेशकों ने भी भाग लिया।

इस निवेश का मुख्य लक्ष्य तकनीक को प्रयोगशाला से निकालकर व्यावसायिक स्तर तक पहुँचाना है। प्राथमिक योजनाएँ शामिल हैं:

• इमेज सेंसर के बड़े पैमाने पर उत्पादन (volume production) की दिशा में स्केल‑अप करना
• इन‑हाउस चिप डिजाइन और इंजीनियरिंग टीमों का विस्तार
• अगली पीढ़ी के 3D‑स्टैक्ड CMOS इमेज सेंसर विकसित करना, जिनमें नैनोफोटोनिक कलर‑स्प्लिटिंग लेयर को आधुनिक सेमीकंडक्टर आर्किटेक्चर के साथ जोड़ा जा सके

इमेजिंग उद्योग क्यों ध्यान दे रहा है

यदि eyeo इस तकनीक को बड़े पैमाने पर सफलतापूर्वक बना पाता है, तो यह डिजिटल इमेजिंग की एक पुरानी समस्या को हल कर सकता है—वह समस्या जो लगभग पिछले 50 वर्षों से कैमरा सेंसर डिजाइन को सीमित कर रही है।

हालाँकि असली चुनौती सिर्फ विज्ञान नहीं बल्कि उत्पादन है। बड़े पैमाने पर निर्माण, लागत, सेमीकंडक्टर फैब्रिकेशन प्रक्रियाओं के साथ संगतता और वास्तविक उपकरणों में प्रदर्शन—ये सभी कारक तय करेंगे कि यह तकनीक कितनी तेजी से बाजार में अपनाई जाती है।

यदि ये बाधाएँ पार हो जाती हैं, तो भविष्य में कैमरे उपलब्ध रोशनी का कहीं अधिक उपयोग कर पाएंगे—जिसका असर स्मार्टफोन फोटोग्राफी से लेकर मशीन विज़न और स्वायत्त प्रणालियों तक दिख सकता है।