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क्या कैमरा मॉड्यूल बिना लेंस के काम कर सकते हैं? कम्प्यूटेशनल इमेजिंग में क्रांतिकारी बदलाव
बना गयी 2025.11.21
दशकों से, हमने इसे सामान्य मान लिया है कि कैमरों को लेंस की आवश्यकता होती है—जैसे हम मानते हैं कि कारों को इंजन की आवश्यकता होती है या फोन को स्क्रीन की आवश्यकता होती है। लेंस लंबे समय से "आंख" रहे हैंकैमरा मॉड्यूल्स, प्रकाश को मोड़कर सेंसर पर तेज छवियाँ केंद्रित करना। लेकिन अगर वह मौलिक धारणा अब सच नहीं है तो क्या होगा? आज, गणनात्मक इमेजिंग, एआई एल्गोरिदम, और माइक्रोफैब्रिकेशन में प्रगति यह साबित कर रही है कि कैमरा मॉड्यूल लेंस के बिना काम कर सकते हैं—छोटे, सस्ते, और अधिक बहुपरकारी उपकरणों के लिए दरवाजे खोलते हुए जो इमेजिंग तकनीक क्या कर सकती है, उसे फिर से परिभाषित करते हैं।
लेन्सलेस क्रांति: यह सब कैसे काम करता है
लेन्सलेस कैमरा मॉड्यूल केवल लेन्स को हटा नहीं देते—वे पूरे इमेजिंग प्रक्रिया को फिर से सोचते हैं। पारंपरिक कैमरे ऑप्टिकल लेन्स पर निर्भर करते हैं ताकि वे प्रकाश को अपवर्तित कर सकें और सेंसर पर एक प्रत्यक्ष छवि बना सकें। लेन्सलेस सिस्टम इस भौतिक फोकसिंग को "गणनात्मक फोकसिंग" से बदलते हैं: वे वैकल्पिक ऑप्टिकल संरचनाओं के माध्यम से कच्चे प्रकाश डेटा को कैप्चर करते हैं और स्पष्ट, उपयोगी छवियों को पुनर्निर्माण करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। यहां तीन क्रांतिकारी तकनीकें हैं जो इसे संभव बना रही हैं:
1. प्रोग्रामेबल मास्क इमेजिंग: डायनामिक लाइट कोडिंग
लेन्सलेस तकनीक में एक गेम-चेंजर नानजिंग विश्वविद्यालय ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं से आया है, जिन्होंने प्रोग्रामेबल फ्रेनेल ज़ोन एपर्चर (LIP) सिस्टम के साथ लेन्सलेस इमेजिंग विकसित की है। लेन्स के बजाय, LIP एक प्रोग्रामेबल मास्क का उपयोग करता है जो गतिशील फ्रेनेल ज़ोन एपर्चर (FZA) प्रदर्शित करता है—पैटर्न जो प्रकाश को मॉड्यूलेट करते हैं ताकि स्थानिक और आवृत्ति जानकारी को कैप्चर किया जा सके।
सिस्टम दो मुख्य चरणों में काम करता है: पहले, प्रोग्रामेबल मास्क FZA को स्थानांतरित करता है ताकि कई उप-अपर्चर लाइट फील्ड डेटा पॉइंट्स एकत्र किए जा सकें। फिर, एक समानांतर फ्यूजन एल्गोरिदम इन डेटा पॉइंट्स को आवृत्ति क्षेत्र में जोड़ता है ताकि उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों का पुनर्निर्माण किया जा सके। परिणाम? पारंपरिक स्थिर मास्क लेंसलेस सिस्टम के मुकाबले 2.5x रिज़ॉल्यूशन बूस्ट और 3 dB सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात में सुधार। गतिशील मोड में, यह 15 fps प्राप्त करता है—जो वास्तविक समय में इशारा पहचान और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए पर्याप्त तेज है—जबकि कैमरा मॉड्यूल के आकार को 90% तक कम करता है।
2. प्रकाश परावर्तन इमेजिंग: कांच को "अदृश्य लेंस" के रूप में
यूटाह विश्वविद्यालय के राजेश मेनन ने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया: पारंपरिक लेंस के स्थान पर एक कांच के टुकड़े के भीतर परावर्तित प्रकाश का उपयोग करना। अधिकांश प्रकाश कांच के माध्यम से गुजरता है, लेकिन एक छोटा हिस्सा इसके आंतरिक सतहों से परावर्तित होता है। मेनन की टीम ने एक एक्रिलिक कांच पैनल के किनारे पर एक CMOS सेंसर लगाया और इस बाउंसिंग लाइट को फंसाने के लिए पैनल के बाकी हिस्से को परावर्तक टेप से लाइन किया।
जब प्रकाश कांच पर पड़ता है, तो सेंसर परावर्तित संकेतों का पता लगाता है, और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उस डेटा को चित्रों में अनुवादित करते हैं। इस डिज़ाइन की प्रतिभा इसकी सरलता में है: कांच स्वयं ऑप्टिकल तत्व के रूप में कार्य करता है, जिससे किसी भी वक्र लेंस की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। जबकि कच्चे चित्र मानव आंखों के लिए धुंधले होते हैं, वे कंप्यूटरों के लिए महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए पर्याप्त डेटा प्रदान करते हैं—ऐसे अनुप्रयोगों के लिए जो मशीनों, न कि मनुष्यों, को "दर्शक" बनाते हैं।
3. माइक्रोलेन्स एरेस: लघु प्रकाश संग्रहक
कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, डेविस के शोधकर्ताओं ने 3D इमेजिंग के लिए एक पतली माइक्रोलेंस एरे का उपयोग करके एक लेंसलेस मॉड्यूल विकसित किया है। एक एकल भारी लेंस के विपरीत, यह एरे 37 छोटे पॉलीमर लेंस (केवल 12 मिमी व्यास में) का उपयोग करता है जो कई कोणों से प्रकाश को कैप्चर करता है। प्रत्येक माइक्रोलेंस एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण के रूप में कार्य करता है, गहराई की जानकारी एकत्र करता है जिसे AI एल्गोरिदम वास्तविक समय में 3D छवियों में पुनर्निर्माण करते हैं।
यह तकनीक पारंपरिक 3D कैमरों की एक प्रमुख सीमा को हल करती है: यह एकल एक्सपोजर के साथ काम करती है और जटिल कैलिब्रेशन से बचती है। हल्का, लचीला एरे रोबोट, औद्योगिक निरीक्षण, और VR/AR सिस्टम के लिए आदर्श है—जहां आकार और गति परफेक्ट फोटो-गुणवत्ता वाली छवियों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं।
वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग: जहां लेंस रहित कैमरे चमकते हैं
लेन्सलेस कैमरा मॉड्यूल केवल प्रयोगशाला के प्रयोग नहीं हैं—वे पहले से ही उद्योगों में व्यावहारिक उपयोगों को खोज रहे हैं, जो उनके सबसे बड़े लाभों द्वारा संचालित हैं: छोटा आकार, कम लागत, और टिकाऊपन। यहां वे क्षेत्र हैं जो परिवर्तित हो रहे हैं:
वीआर/एआर और पहनने योग्य तकनीक
VR/AR उपकरणों में सबसे बड़ा बाधा स्थान है—आंखों की ट्रैकिंग या इशारा नियंत्रण के लिए पारंपरिक कैमरा जोड़ने से हेडसेट भारी हो जाते हैं। लेंसलेस मॉड्यूल इस समस्या का समाधान करते हैं: मेनन का कांच आधारित सिस्टम आंखों की गति को ट्रैक करने के लिए VR/AR लेंस में सहजता से फिट होता है, जबकि नानजिंग विश्वविद्यालय का LIP मॉड्यूल का 90% आकार में कमी इसे हल्के पहनने योग्य उपकरणों के लिए आदर्श बनाती है। ये मॉड्यूल आराम या डिज़ाइन की बलिदान किए बिना इमेजिंग क्षमताएँ जोड़ते हैं।
चिकित्सा इमेजिंग
पारंपरिक एंडोस्कोप लंबे, कठोर लेंस का उपयोग करते हैं जो रोगियों के लिए असुविधाजनक हो सकते हैं। लेंसलेस मॉड्यूल अल्ट्रा-थिन, लचीले एंडोस्कोप को सक्षम कर रहे हैं जो शरीर में तंग स्थानों में नेविगेट करते हैं। उनका छोटा आकार ऊतकों को नुकसान के जोखिम को भी कम करता है, जबकि कम्प्यूटेशनल पुनर्निर्माण छवि की स्पष्टता बनाए रखता है जो डॉक्टरों को सटीक निदान के लिए आवश्यक होती है।
सुरक्षा और निगरानी
लेन्सलेस कैमरे एक छिपे हुए लाभ प्रदान करते हैं: इन्हें खिड़कियों, दीवारों, या रोज़मर्रा की वस्तुओं में बिना पहचाने जाने के लिए एकीकृत किया जा सकता है। हिकविजन जैसे ब्रांडों ने लेन्सलेस तकनीक का उपयोग करते हुए "अदृश्य" सुरक्षा कैमरे लॉन्च किए हैं, जो वातावरण में घुलमिल जाते हैं जबकि गति और गतिविधि को कैप्चर करते हैं। उनकी मजबूती—नाजुक लेन्स तत्वों के बिना—उन्हें कठोर बाहरी परिस्थितियों के लिए भी आदर्श बनाती है।
ऑटोमोटिव और रोबोटिक्स
स्व-चालित कारों और रोबोटों को नेविगेट करने के लिए कॉम्पैक्ट, विश्वसनीय इमेजिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है। लेंसलेस मॉड्यूल वाहन डैशबोर्ड या रोबोट आर्म्स में तंग स्थानों में फिट होते हैं, जबकि उनकी अनंत गहराई का क्षेत्र (कोई भौतिक फोकसिंग न होने का एक साइड इफेक्ट) विभिन्न दूरी पर वस्तुओं का पता लगाने में मदद करता है। 3D-योग्य माइक्रोलेंस एरे मॉड्यूल विशेष रूप से रोबोट संचालन के लिए उपयोगी होते हैं, जिससे मशीनें उन वस्तुओं के आकार को "देख" सकती हैं जिनसे वे निपट रही हैं।
बाजार की वृद्धि: क्रांति के पीछे के आंकड़े
लेन्सलेस कैमरा बाजार फट रहा है क्योंकि ये अनुप्रयोग लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। 2020 में, वैश्विक बाजार का आकार 25 बिलियन था, और यह 2025 तक 60 बिलियन तक पहुँचने की उम्मीद है—18% से अधिक की CAGR की दर से बढ़ रहा है। केवल चीन में, बाजार 2025 तक $21 बिलियन (150 बिलियन RMB) तक पहुँचने की उम्मीद है, जो उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स और चिकित्सा उपकरणों की मांग द्वारा संचालित है।
मुख्य खिलाड़ी जैसे कि हिटाची, टेलेडाइन प्रिंसटन इंस्ट्रूमेंट्स, और हुआवेई इस तकनीक में भारी निवेश कर रहे हैं। यहां तक कि पारंपरिक कैमरा दिग्गज जैसे कि कैनन और सोनी भी पहनने योग्य और IoT बाजारों में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए लेंस रहित डिज़ाइन का पता लगा रहे हैं। प्रेरक शक्ति? लागत: लेंस को हटाने से कैमरा मॉड्यूल के सबसे महंगे घटकों में से एक समाप्त हो जाता है, जिससे इमेजिंग अधिक उपकरणों के लिए सुलभ हो जाती है।
चुनौतियाँ और आगे का रास्ता
लेंसलेस कैमरा मॉड्यूल्स परफेक्ट नहीं हैं—अभी तक। उन्हें तीन प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है जिन्हें शोधकर्ता हल करने के लिए दौड़ रहे हैं:
पहले, कमजोर प्रकाश प्रदर्शन। बिना लेंस के प्रकाश को संकेंद्रित करने के लिए, लेंस रहित सिस्टम कम रोशनी की स्थितियों में संघर्ष करते हैं, जिससे शोरयुक्त छवियाँ बनती हैं। हाल की एआई डिनॉइज़िंग में प्रगति, जैसे कि EPFL की विधि जो बाहरी प्रकाश को ध्यान में रखती है, प्रदर्शन में सुधार कर रही है, लेकिन रात के समय की निगरानी जैसे कम रोशनी वाले वातावरण के लिए और अधिक काम की आवश्यकता है।
दूसरा, उच्च-रिज़ॉल्यूशन सीमाएँ। जबकि LIP तकनीक प्रभावशाली रिज़ॉल्यूशन लाभ प्राप्त करती है, लेंसलेस मॉड्यूल अभी भी उच्च-स्तरीय DSLR लेंसों की विस्तार को नहीं मिला सकते। उपभोक्ता फोटोग्राफी के लिए, इसका मतलब है कि वे जल्द ही पारंपरिक कैमरों को प्रतिस्थापित करने की संभावना नहीं रखते - लेकिन मशीन दृष्टि और बुनियादी इमेजिंग के लिए, रिज़ॉल्यूशन पहले से ही पर्याप्त है।
तीसरा, एल्गोरिदम जटिलता। लेंसलेस इमेजिंग पुनर्निर्माण एल्गोरिदम चलाने के लिए शक्तिशाली प्रोसेसर पर निर्भर करती है। IoT सेंसर जैसे कम शक्ति वाले उपकरणों के लिए, यह बैटरी को खत्म कर सकता है। अनुकूलित न्यूरल नेटवर्क और अधिक कुशल हार्डवेयर इस पर ध्यान दे रहे हैं, लेकिन ऊर्जा दक्षता एक प्राथमिकता बनी हुई है।
भविष्य उज्ज्वल दिखता है, हालांकि। जैसे-जैसे एआई एल्गोरिदम अधिक शक्तिशाली होते जा रहे हैं और माइक्रोफैब्रिकेशन सस्ता होता जा रहा है, लेंसलेस मॉड्यूल लगातार सुधार कर रहे हैं। शोधकर्ता पहले से ही मल्टी-मोडल इमेजिंग का अन्वेषण कर रहे हैं—लेंसलेस सिस्टम को चिकित्सा निदान और सामग्री विश्लेषण के लिए ध्रुवीकरण या स्पेक्ट्रल संवेदन के साथ मिलाकर। हम 5जी के साथ एकीकरण भी देख रहे हैं, जो स्थानीय उपकरणों के बजाय क्लाउड सर्वरों पर वास्तविक समय की छवि पुनर्निर्माण को सक्षम बनाता है।
निष्कर्ष: लेंस युग का अंत?
तो, क्या कैमरा मॉड्यूल बिना लेंस के काम कर सकते हैं? जवाब एक जोरदार हाँ है—और वे पहले से ही प्रमुख क्षेत्रों में पारंपरिक लेंस-आधारित सिस्टम से बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं। लेंसलेस तकनीक केवल एक नवाचार नहीं है; यह एक पैराबाइम बदलाव है जो कार्य, आकार और लागत को पूर्ण छवि निष्ठा पर प्राथमिकता देता है।
उपभोक्ताओं के लिए, इसका मतलब है छोटे, अधिक किफायती उपकरण जो अंतर्निहित इमेजिंग के साथ हैं—स्वास्थ्य को ट्रैक करने वाले स्मार्टवॉच से लेकर VR हेडसेट्स तक जो कभी भी हल्के महसूस होते हैं। उद्योगों के लिए, इसका मतलब है इमेजिंग समाधान जो उन स्थानों पर फिट होते हैं जहाँ पारंपरिक कैमरे नहीं जा सकते, मानव शरीर के अंदर से लेकर स्व-ड्राइविंग कारों के तंग स्थानों तक।
लेंस पूरी तरह से गायब नहीं हो रहा है—उच्च गुणवत्ता वाली फोटोग्राफी और पेशेवर वीडियोग्राफी अभी भी वर्षों तक सटीक लेंस पर निर्भर करेगी। लेकिन उन अरबों इमेजिंग उपकरणों के लिए जिन्हें संग्रहालय-गुणवत्ता की तस्वीरों की आवश्यकता नहीं है, लेंस रहित मॉड्यूल हावी हो रहे हैं। जैसे-जैसे गणनात्मक इमेजिंग में प्रगति होती है, हम जल्द ही यह पूछना बंद कर देंगे "क्या कैमरे लेंस के बिना काम कर सकते हैं?" और यह सोचने लगेंगे कि हमें पहले स्थान पर लेंस की आवश्यकता क्यों थी।
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