本周五篇光学新闻：
- 小米发布智能眼镜探索版 —
- 珑璟光电推出二维扩瞳阵列光波导方案 —
- 3D处方镜片打印公司Luxexcel —
- 微凹陷界面结构帮助自动驾驶汽车识别路牌 —
- 拉曼系统用于追踪地雷
小米发布智能眼镜探索版
评论：9月14日，小米官方发布了一支智能眼镜的概念视频。叫智能眼镜的主要原因是这次只有显示功能，并无AR功能。眼镜的显示使用的单色MicroLED+光波导形式，使用了一颗ARM的处理器，其他零部件包含触摸板，通信模块，电池等，运行的Android系统，整机重量51g。这次使用的0.13英寸的MicroLED来自于JBD，光波导来自于WaveOptics的一款off-the-shelf产品，看这个光栅耦合的位置，应该是Katana系列的一款光波导，这款光波导能提供21°x21°的视场角。
集成进这些功能，还保持这个重量，很难获得长久的续航，不过作为概念产品，也足够了。个人认为发布这款产品，第一市场营销上在行业占位，先让消费者开始对小米有这样的产品产生概念，而且近期正好Facebook也联合Rayban发布了智能眼镜，可以增强市场营销的效果。第二也是反映了小米的一些硬件思路，既使用各种off-the-shelf的东西，也可以做一款可能会价格合适的好产品。如果未来整个显示模组成本下降，只有显示功能的智能眼镜的应用场景也有很多，包括了国家正在大力支持的对于外卖员等的智能眼镜，也不需要一直常亮，可以设定一些激活条件，可以傻一点，好用就好。
珑璟光电推出二维扩瞳阵列光波导方案
评论：第 23 届中国国际光电博览会（CIOE2021）将于2021年9月16-18日在深圳国际会展中心举办！作为一家集技术研发和专业化生产于一体的高科技光电技术公司，珑璟光电将携最新二维扩瞳阵列光波导技术的模组产品参与此次光电博览盛会。珑璟光电的二维扩瞳阵列光波导产品采用了右上角耦入形式，模组重量小于20g，FOV 50°，出瞳距离达20mm以上，眼动范围15x12mm， 畸变<2%，透过率大于85%。
国内外主要有三家做这种阵列式光波导的，Lumus/灵犀微光/珑璟光电。最初的一维扩瞳方式，光机大小和FOV大小成正比关系，所以各家都开发了二维扩瞳的光波导，灵犀微光的产品是42°视场角，Lumus的是50°。阵列式光波导可以在整个FOV提供很好的color uniformity，不过面向超大规模生产还有很多问题需要解决。
3D处方镜片打印公司Luxexcel
评论：3D处方镜片打印公司Luxexcel是一家荷兰公司，近期该公司宣布和瑞士镜片分销商Optiswiss 公司合作，以更好地打入AR和智能眼镜领域。两家公司说该合作使用Luxexcel的新款“VisionPlatform 7” 3D镜片打印技术，以及Optiswiss的市场资源，可以让瑞士制造的处方镜片成为智能眼镜设备的理想镜片。
Luxexcel公司的处方镜片3D打印技术是使用该公司开发的3D打印胶水，然后滴落在特定的位置上，一层一层形成镜片。还没有具体研究，不过看起来应该是类似UV Casting的一个过程，不同于传统的UV Casting要使用模具，该种方式不需要模具就可以形成。该种材料的耐高温性能也很好，所以可以进行镀膜。今年早些时候，Luxexcel宣布和WaveOptics合作，提供直接包裹住光波导的处方镜片方案。不过现在不了解的是这个生产速度有多快，而且如果是面向未来的大规模生产，使用传统的UV Casting和模具可能更快，但是该种模式的好处是，可以配合不同的镜框生产不同的外形的镜片，如果未来的光波导是模块化的，一个消费者就可以走进眼镜店，挑选自己需要的光波导，自己需要的镜框，然后像现在配镜一样，打造一款适合自己的AR眼镜或者智能眼镜。
微凹陷界面结构帮助自动驾驶汽车识别路牌
评论：Buffalo大学的研究人员使用微凹陷界面结构材料（一种薄膜材料，上面覆盖着一层球形聚合物）来帮助自动驾驶系统识别路牌。这种结构可以形成回射器，白光打在这种材料上会反射回彩虹环形条纹，而单色光（如激光）回射回来，可以产生明暗环形条纹。把这种薄膜贴在交通路牌上，比如STOP Sign上，可以让自动驾驶的车载系统更好的识别，无论是可见光相机还是激光雷达系统，因为这种结构的回射光线包含了更多的特征信息，可以用来进行识别。
拉曼系统用于追踪地雷
评论：战争过后未爆炸的地雷是对平民的一种特别严重的潜在伤害，所以对于地雷识别和排雷的技术一直有很高的需求。这次新的研究使用无人机以及拉曼传感器系统，可以在空中就是别地下是否有地雷，排除了需要人工识别的需求。研究是由Robert Gordon University (RGU)大学的Shruti Karnik等人进行的，他说对于地雷的识别，需要高度的准确性，识别在土里的地雷收到不同因素的影响，包括地雷的种类，爆炸物的成分，埋入的方式，地表情况，植被情况，水体情况等。他们的拉曼光谱设备使用不同的技术来增强系统敏感性，包括表面增强拉曼散射技术，和空间偏移拉曼光谱技术等。该团队现在主要进行TNT型的地雷识别，现在针对不同的场景和环境进行研究。
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