A maioria das câmeras digitais usa um array de filtros de cor, normalmente no padrão Bayer, colocado sobre a grade de pixels do sensor. Cada pixel registra apenas uma cor — vermelho, verde ou azul — enquanto os filtros bloqueiam os outros comprimentos de onda.
Esse processo é intrinsecamente ineficiente. Uma grande parte da luz que entra é simplesmente absorvida pelos filtros em vez de ser convertida em sinal elétrico. Estimativas citadas em reportagens sobre a eyeo indicam que cerca de 70% dos fótons podem ser perdidos em sensores convencionais.
Essa limitação afeta desde câmeras de smartphones até sistemas industriais de visão computacional. Ao longo dos anos, engenheiros tentaram compensar a perda com sensores maiores, lentes melhores e fotografia computacional cada vez mais sofisticada — mas o desperdício óptico fundamental continua.
A proposta da eyeo substitui os filtros de cor absorventes por estruturas nanofotônicas capazes de separar a luz nos diferentes comprimentos de onda e direcionar cada cor para o pixel correspondente.
Em vez de bloquear fótons, o sistema divide e redistribui a luz sobre o sensor.
De acordo com relatórios da empresa e cobertura da indústria, isso pode resultar em até três vezes mais sensibilidade à luz em comparação com sensores tradicionais baseados em filtros.
Esse ganho de eficiência pode trazer vários benefícios práticos, dependendo do design final da câmera:
Como a mudança ocorre diretamente no hardware do sensor, ela pode beneficiar tanto câmeras voltadas para usuários quanto sistemas de visão de máquina que dependem de imagens confiáveis em condições difíceis de iluminação.
A eyeo mira diversos mercados de imagem em que a eficiência na captura de luz pode liberar novas capacidades.
Câmeras de celular operam com sensores pequenos e lentes compactas. Sensores mais sensíveis podem melhorar significativamente a fotografia noturna, reduzir a dependência de processamento computacional ou permitir módulos de câmera mais finos.
Robótica, automação industrial e inspeção de qualidade frequentemente trabalham com iluminação limitada ou variável. Sensores mais sensíveis podem aumentar a precisão de detecção e a velocidade de captura nesses sistemas.
Equipamentos de realidade aumentada ou mista usam câmeras para mapeamento espacial, rastreamento ocular e reconhecimento de gestos. Sensores mais eficientes podem viabilizar câmeras menores e com menor consumo de energia, algo crucial para dispositivos vestíveis.
Sistemas urbanos de monitoramento — como controle de tráfego, inspeção de infraestrutura e segurança pública — precisam operar com confiabilidade tanto de dia quanto à noite. Sensores mais sensíveis podem melhorar essas redes sem aumentar o consumo energético.
Robôs, drones e outros dispositivos autônomos dependem de visão para navegar e interpretar o ambiente. Sensores mais eficientes podem melhorar o desempenho da visão computacional em baixa luz mantendo limites rígidos de energia.
A rodada Série A foi liderada pela Innovation Industries, com participação de investidores já existentes como imec.xpand, Invest‑NL Deep Tech Fund, QBIC, High‑Tech Gründerfonds e Brabant Development Agency (BOM).
O objetivo do investimento é levar a tecnologia NCOS® para implantação comercial. As prioridades incluem:
Essa fase é crítica. Muitas inovações em sensores mostram resultados promissores em protótipos, mas enfrentam desafios na produção em larga escala — como rendimento de fabricação, custo e integração com processos padrão de fundições de semicondutores.
Se a eyeo conseguir escalar a tecnologia com sucesso, ela poderá resolver uma ineficiência histórica da fotografia digital — um problema que influencia o design de sensores há cerca de meio século.
Parte da cobertura da indústria descreve a arquitetura como uma possível alternativa em nível de hardware ao modelo de filtros de cor que domina os sensores CMOS atuais.
A física da divisão nanofotônica da luz já é estudada há anos. O desafio agora está na implementação comercial: fabricação em larga escala, compatibilidade com processos industriais e comprovação de que os ganhos de desempenho se mantêm em dispositivos produzidos em massa.
Se esses obstáculos forem superados, sensores capazes de capturar muito mais da luz disponível poderão influenciar desde a fotografia em smartphones até sistemas de visão industrial e máquinas autônomas.