JP7320124B2 - 光演算システム - Google Patents

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Description

本発明は、光演算を行う光回折素子に関する。また、そのような光回折素子を備えた光演算システムに関する。
屈折率が個別に設定された複数のマイクロセルを有し、各マイクロセルを透過した光を相互に干渉させることによって、予め定められた演算を光学的に実行するように設計された光回折素子が知られている。光回折素子を用いた光学的な演算は、プロセッサを用いた電気的な演算と比べて高速且つ低消費電力である。特許文献1には、入力層、中間層、及び出力層を有する光ニューラルネットワークが開示されている。上述した光回折素子は、例えば、このような光ニューラルネットワークの中間層として利用することが可能である。
米国特許第7847225号明細書
演算においては、演算前の情報及び演算後の情報の両方を参照する必要が生じることがある。例えば、画像から被写体の欠陥を抽出する欠陥抽出演算は、そのような演算の一例であり、演算前の画像に演算後の画像を合成することによって、被写体のどこにどのような欠陥があるのかを検査者が視認し易い画像を得ることができる。しかしながら、光回折素子を用いた従来の光演算システムにおいて得られる信号光は、演算後の情報を表す信号光のみを含み、演算前の情報を表す信号光を含まない。このため、従来の光回折素子は、演算前の情報及び演算後の情報の両方を参照する必要がある演算に適さなかった。
本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、演算後の情報を表す信号光に加えて、演算前の情報を表す信号光を得ることが可能な光演算システムを実現することを目的とする。
本発明の一態様に係る光演算システムは、n個(nは2以上の自然数)の光回折素子を含む光回折素子群を備え、前記光回折素子群に属する各光回折素子は、厚み又は屈折率が互いに独立に設定された複数のセルであって、2種類のセルC1,C2に分類される複数のセルにより構成されており、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC1の厚み又は屈折率は、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC2をマスクしたときに、前記光回折素子群により実行される光演算が恒等演算になるように設定されている。
本発明の一態様によれば、演算後の情報を表す信号光に加えて演算前の情報を表す信号光を得ることが可能な光演算システムを実現することができる。
本発明の一実施形態に係る光回折素子の構成を示す平面図である。 図1に示す光回折素子の一部分を拡大した斜視図である。 図1に示す光回折素子を備えた光演算システムの要部構成を示す斜視図である。 図3に示す光演算システムの第1の変形例を示す斜視図である。 図3に示す光演算システムの第2の変形例を示す斜視図である。 図3に示す光演算システムの第3の変形例を示す斜視図である。
〔光回折素子の構成〕
本発明の一実施形態に係る光回折素子1の構成について、図1及び図2を参照して説明する。図1は、光回折素子1の平面図である。図2は、光回折素子1の一部分(図1において破線で囲んだ部分)を拡大した斜視図である。
光回折素子1は、平板状の光回折素子であり、位相変化量が互いに独立に設定された複数のマイクロセル(特許請求の範囲における「セル」の一例)を含んでいる。ここで、マイクロセルとは、セルサイズが10μm未満のセルのことを指す。また、セルサイズとは、セルの面積の平方根のことを指す。例えば、マイクロセルの平面視形状が正方形である場合、セルサイズとは、セルの一辺の長さである。セルサイズの下限は、特に限定されないが、例えば1nmである。
図1に例示した光回折素子1は、マトリックス状に配置された12×12個のマイクロセルにより構成されている。各マイクロセルの平面視形状は、1μm×1μmの正方形であり、光回折素子1の平面視形状は、12μm×12μmの正方形である。
光回折素子1には、異なる光演算に供される2種類のマイクロセルC1,C2が含まれている。マイクロセルC1(図1において白塗りのセル)及びマイクロセルC2(図1において網掛けのセル)は、それぞれ千鳥状に配置されている。すなわち、各マイクロセルC1が、その4辺の各々を介して4つのマイクロセルC2に隣接すると共に、各マイクロセルC2が、その4辺の各々を介して4つのマイクロセルC1に隣接するように配置されている。光回折素子1は、(1)マイクロセルC1を透過した光を相互に干渉させることにより実現される第1の光演算と、(2)マイクロセルC2を透過した光を相互に干渉させることにより実現される第2の光演算と、を行う。第1の光演算、及び、第2の光演算の内容については、参照する図面を代えて後述する。
光回折素子1を構成する各マイクロセルの位相変化量をセル毎に独立に設定する方法としては、(1)マイクロセルの厚みをマイクロセル毎に独立に設定する方法と、(2)マイクロセルの屈折率を独立に選択する方法と、が挙げられる。本実施形態においては、ナノインプリントにより実現可能な(1)の方法を採用している。この場合、各マイクロセルC1,C2は、図2に示すように、正方形の底面を有する四角柱状のピラーにより構成される。
〔光演算システムの構成〕
光回折素子1を含む光演算システム10の構成について、図3を参照して説明する。図3は、光演算システム10の構成を示す斜視図である。
光演算システム10は、光回折素子群11と、発光装置12と、受光装置13と、を備えている。
光回折素子群11は、互いに平行に並べられたn個の光回折素子1により構成されている。ここで、nは、2以上の自然数であり、本実施形態においては3である。以下、これらの光回折素子1を互いに区別する必要がある場合には、発光装置12側から数えて1番目の光回折素子1を第1の光回折素子1aと呼び、発光装置12側から数えて2番目の光回折素子1を第2の光回折素子1bと呼び、発光装置12側から数えて3番目の光回折素子1を第3の光回折素子1を光回折素子1cと呼ぶ。
発光装置12は、光回折素子群11へと入力される信号光を生成するための装置である。発光装置12は、マトリックス状に配置された複数のセルを有しており、例えば、2次元ディスプレイにより構成される。発光装置12のセルと光回折素子1のマイクロセルとは、例えば、1対1に対応している。発光装置12の各セルから出力された信号光は、そのセルに対応する第1の光回折素子1aのマイクロセルに入力される。
第1の光回折素子1aの各マイクロセルC1を透過した信号光は、主に第1の光回折素子1aの他のマイクロセルC1を透過した信号光と干渉し、主に第2の光回折素子1bの各マイクロセルC1に入力される。一方、第1の光回折素子1aの各マイクロセルC2を透過した信号光は、主に第1の光回折素子1aの他のマイクロセルC2を透過した信号光と干渉し、主に第2の光回折素子1bの各マイクロセルC2に入力される。
また、第2の光回折素子1bの各マイクロセルC1を透過した信号光は、主に第2の光回折素子1bの他のマイクロセルC1を透過した信号光と干渉し、主に第3の光回折素子1cの各マイクロセルC1に入力される。一方、第2の光回折素子1bの各マイクロセルC2を透過した信号光は、主に第2の光回折素子1bの他のマイクロセルC2を透過した信号光と干渉し、主に第3の光回折素子1cの各マイクロセルC2に入力される。
受光装置13は、光回折素子群11から出力される信号光を検出するための装置である。受光装置13は、マトリックス状に配置された複数のセルを有しており、例えば、2次元イメージセンサにより構成される。受光装置13のセルと光回折素子1のマイクロセルとは、1対1に対応している。第3の光回折素子1cの各マイクロセルC1を透過した信号光は、主に第3の光回折素子1cの他のマイクロセルC1を透過した信号光と干渉し、主に受光装置13においてマイクロセルC1に対応する各セルに入力される。一方、第3の光回折素子1cの各マイクロセルC2を透過した信号光は、主に第3の光回折素子1cの他のマイクロセルC2を透過した信号光と干渉し、主に受光装置13においてマイクロセルC2に対応する各セルに入力される。
光回折素子1a~1cの各マイクロセルC1の厚み又は屈折率は、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC2をマスクしたときに、光回折素子群11により実行される光演算が恒等演算になるように設定されている。換言すると、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC1の厚み又は屈折率は、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC2をマスクしたときに、第3の光回折素子1cの各マイクロセルC1から出力される信号光の位相分布又は強度分布が、第1の光回折素子1aの各マイクロセルC1に入力される信号光の位相分布又は強度分布と一致するように設定されている。一方、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC2の厚み又は屈折率は、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC1をマスクしたときに、光回折素子群11により実行される光演算が恒等演算以外の演算になるように設定されている。換言すると、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC2の厚み又は屈折率は、光回折素子1a~1cの各マイクロセルC1をマスクしたときに、第3の光回折素子1cの各マイクロセルC2から出力される信号光の位相分布又は強度分布が、第1の光回折素子1aの各マイクロセルC2に入力される信号光の位相分布又は強度分布と一致しないように設定されている。
したがって、受光装置13を構成するセルのうち、光回折素子1a~1cのマイクロセルC1に対応するセルが検出する信号光は、演算前の情報を表す。ここで、演算前の情報とは、発光装置12を構成するセルのうち、光回折素子1a~1cのマイクロセルC1に対応するセルから出力される信号光の表す情報のことを指す。一方、受光装置13を構成するセルのうち、光回折素子1a~1cのマイクロセルC2に対応するセルが検出する信号光は、演算後の情報を表す。ここで、演算後の情報とは、発光装置12を構成するセルのうち、光回折素子1a~1cのマイクロセルC1に対応するセルから出力される信号光の表す情報に対して予め定められた演算を施すことにより得られる情報のことを指す。
以上のように、光演算システム10によれば、演算前の情報を保存しながら、演算後の情報を導出する光演算を、光回折素子群11を用いて実現することができる。一例として、光演算システム10は、画像から被写体の欠陥を抽出する欠陥抽出演算に好適に利用することができる。この場合、ディスプレイである発光装置12に原画像を表示すると、原画像から抽出した欠陥のみを被写体として含む欠陥画像と原画像とを、それぞれ受光装置13にて検出することができる。
なお、本実施形態においては、発光装置12から出力される信号光を直ちに光回折素子群11に入力すると共に、光回折素子群11から出力される信号光を直ちに受光装置13に入力する構成を採用しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、発光装置12から出力される信号光の光路上に単一又は複数の他の光回折素子を配置し、この又はこれらの光回折素子を透過した光を光回折素子群11に入力する構成を採用してもよい。また、光回折素子群11から出力される信号光の光路上に単一の又は複数の他の光回折素子を配置し、この又はこれらの光回折素子を透過した光を受光装置13に入力する構成を採用してもよい。このような変形例を図4~図6に示す。図4に示す光演算システム10Aは、光回折素子群11の前段に単一の光回折素子14を配置し、この光回折素子14から出力される信号光を光回折素子群11に入力する構成を採用したものである。図5に示す光演算システム10Bは、光回折素子群11の後段に単一の光回折素子15を配置し、光回折素子群11から出力される信号光をこの光回折素子15に入力する構成を採用したものである。図6に示す光演算システム10Cは、光回折素子群11の前段に単一の光回折素子14を配置すると共に、光回折素子群11の後段に単一の光回折素子15を配置する構成を採用したものである。
(まとめ)
本発明の態様1に係る光演算システムは、n個(nは2以上の自然数)の光回折素子を含む光回折素子群を備え、前記光回折素子群に属する各光回折素子は、厚み又は屈折率が互いに独立に設定された複数のセルであって、2種類のセルC1,C2に分類される複数のセルにより構成されており、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC1の厚み又は屈折率は、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC2をマスクしたときに、前記光回折素子群により実行される光演算が恒等演算になるように設定されている。
上記の構成によれば、演算後の情報を表す信号光をn番目の光回折素子のセルC2から出力すると共に、演算前の情報を表す信号光をn番目の光回折素子のセルC1から出力することができる。
本発明の態様2に係る光演算システムにおいては、態様1の構成に加えて、前記光回折素子群に属する各光回折素子において、セルC1及びセルC2は、それぞれ千鳥状に配置されている、という構成が採用されている。
上記の構成によれば、演算後の情報を表す信号光をn番目の光回折素子のセルC2から出力すると共に、演算前の情報を表す信号光をn番目の光回折素子のセルC1から出力することができる。
本発明の態様3に係る光演算システムにおいては、態様1又は2の構成に加えて、前記光回折素子群に属する1番目の光回折素子の前段に配置された1個以上の他の光回折素子、及び、前記光回折素子群に属するn番目の光回折素子の後段に配置された1個以上の他の光回折素子の一方又は両方を更に備えている、という構成が採用されている。
上記の構成によれば、前記1番目の光回折素子の前段に配置された1個以上の他の光回折素子から出力された信号光を、前記光回折素子群に入力すること、及び/又は、前記光回折素子群から出力された信号光を、前記n番目の光回折素子の後段に配置された1個以上の他の光回折素子に入力することが可能になる。
本発明の態様4に係る光演算システムにおいては、態様1~3の何れかの構成に加えて、前記光回折素子群に属する1番目の光回折素子に入力する信号光、又は、前記1番目の光回折素子の前段に配置された1個以上の他の光回折素子に入力する信号光を生成する発光装置と、前記光回折素子群に属するn番目の光回折素子から出力された信号光、又は、前記n番目の光回折素子の後段に配置された1個以上の他の光回折素子から出力された信号光を検出する受光装置と、を更に備えている、という構成が採用されている。
上記の構成によれば、受光装置を構成するセルのうち、光回折素子のセルC1に対応するセルによって、演算前の情報を表す信号光を検出することができる。或いは、他の光回折素子を構成するセルのうち、光回折素子のセルC1に対応するセルに、演算前の情報を表す信号光を入力することができる。ここで、演算前の情報とは、発光装置を構成するセルのうち、光回折素子のセルC1に対応するセルから出力される信号光の表す情報のことを指す。また、上記の構成によれば、受光装置を構成するセルのうち、光回折素子のセルC2に対応するセルによって、演算後の情報を表す信号光を検出することができる。或いは、他の光回折素子を構成するセルのうち、光回折素子のセルC2に対応するセルに、演算後の情報を表す信号光を入力することができる。ここで、演算後の情報とは、発光装置を構成するセルのうち、光回折素子のセルC2に対応するセルから出力される信号光の表す情報に対して予め定められた演算を施すことにより得られる情報のことを指す。
本発明の態様5に係る光演算システムにおいては、態様1~4の何れかの構成に加えて、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC2の厚み又は屈折率は、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC1をマスクしたときに、前記光回折素子群により実行される光演算が恒等演算以外の演算になるように設定されている。
上記の構成によれば、演算後の情報を表す信号光をn番目の光回折素子のセルC2から出力すると共に、演算前の情報を表す信号光をn番目の光回折素子のセルC1から出力することができる。
〔付記事項〕
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、上述した実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
なお、本明細書における「光回折素子」は、或る情報(例えば、或る画像)を表す光信号を別の情報(例えば、別の画像)を表す光信号に変換する素子である。このため、或る画像を表す電気信号を別の画像を表す電気信号に変換する素子をフィルタと呼ぶのと同様の意味で、本明細書における「光回折素子」は、「光フィルタ」と言い換えることができる。この場合、本明細書に開示した光演算システムは、以下のように表現することもできる。
態様Aに係る光演算システムは、n個(nは2以上の自然数)の光フィルタを含む光フィルタ群を備え、前記光フィルタ群に属する各光フィルタは、屈折率が互いに独立に設定された複数のセルであって、2種類のセルC1,C2に分類される複数のセルを含み、前記光フィルタ群に属する各光フィルタのセルC1の屈折率は、n番目の光フィルタのセルC1から出力される信号光の位相分布が、1番目の光フィルタのセルC1に入力される信号光の位相分布と一致するように設定されている。
態様Bに係る光演算システムにおいては、態様Aの構成に加えて、前記光フィルタ群に属する各光フィルタにおいて、セルC1及びセルC2は、それぞれ千鳥状に配置されている、という構成が採用されている。
態様Cに係る光演算システムにおいては、態様A又はBの構成に加えて、前記1番目の光フィルタの前段に配置された1個以上の他の光フィルタ、及び、前記n番目の光フィルタの後段に配置された1個以上の他の光フィルタの一方又は両方を更に備えている、という構成が採用されている。
態様Dに係る光演算システムにおいては、態様1~3の何れかの構成に加えて、前記1番目の光フィルタに入力する信号光、又は、前記1番目の光フィルタの前段に配置された1個以上の他の光フィルタに入力する信号光を生成する発光装置と、前記n番目の光フィルタから出力された信号光、又は、前記n番目の光フィルタの後段に配置された1個以上の他の光フィルタから出力された信号光を検出する受光装置と、を更に備えている、という構成が採用されている。
1,1a~1c 光回折素子
10 光演算システム
11 光回折素子群
12 発光装置
13 受光装置

Claims (5)

  1. n個(nは2以上の自然数)の光回折素子を含む光回折素子群を備え、
    前記光回折素子群に属する各光回折素子は、厚み又は屈折率が互いに独立に設定された複数のセルであって、2種類のセルC1,C2に分類される複数のセルを含み、
    前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC1の厚み又は屈折率は、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC2をマスクしたときに、前記光回折素子群により実行される光演算が恒等演算になるように設定されている、
    ことを特徴とする光演算システム。
  2. 前記光回折素子群に属する各光回折素子において、セルC1及びセルC2は、それぞれ千鳥状に配置されている、
    ことを特徴とする請求項1に記載の光演算システム。
  3. 前記光回折素子群に属する1番目の光回折素子の前段に配置された1個以上の他の光回折素子、及び、前記光回折素子群に属するn番目の光回折素子の後段に配置された1個以上の他の光回折素子の一方又は両方を更に備えている、
    ことを特徴とする請求項1又は2に記載の光演算システム。
  4. 前記光回折素子群に属する1番目の光回折素子に入力する信号光、又は、前記1番目の光回折素子の前段に配置された1個以上の他の光回折素子に入力する信号光を生成する発光装置と、
    前記光回折素子群に属するn番目の光回折素子から出力された信号光、又は、前記n番目の光回折素子の後段に配置された1個以上の他の光回折素子から出力された信号光を検出する受光装置と、を更に備えている、
    ことを特徴とする請求項1~3の何れか一項に記載の光演算システム。
  5. 前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC2の厚み又は屈折率は、前記光回折素子群に属する各光回折素子のセルC1をマスクしたときに、前記光回折素子群により実行される光演算が恒等演算以外の演算になるように設定されている、
    ことを特徴とする請求項1~4の何れか一項に記載の光演算システム。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7395774B2 (ja) * 2020-12-18 2023-12-11 株式会社フジクラ 光演算システム
WO2023145206A1 (ja) * 2022-01-31 2023-08-03 株式会社フジクラ 光伝送路及び光コネクタ

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007538266A (ja) 2003-07-07 2007-12-27 コモンウェルス サイエンティフィック アンド インダストリアル リサーチ オーガナイゼイション 回折デバイスの形成方法
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2828370B2 (ja) * 1992-07-02 1998-11-25 シャープ株式会社 光ニューラルコンピュータ
JPH1196140A (ja) * 1997-09-19 1999-04-09 Olympus Optical Co Ltd 内積演算装置
JP4227667B1 (ja) 2008-05-02 2009-02-18 国立大学法人広島大学 光ニューラルネットワーク

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007538266A (ja) 2003-07-07 2007-12-27 コモンウェルス サイエンティフィック アンド インダストリアル リサーチ オーガナイゼイション 回折デバイスの形成方法
WO2010092739A1 (ja) 2009-02-13 2010-08-19 国立大学法人京都工芸繊維大学 干渉計測装置および干渉計測方法

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