レーザー加工は，従来技術では難しい高品質・超精密加工や医療施術を可能にするなど，社会に大きなインパクトをもたらしてきました。近年，超短パルスレーザー，ファイバーレーザーやダイオードレーザー等に代表される高性能光源の技術開発と市場拡大，さらにビーム整形技術などによる加工の高度化が進められています。さらに，AIやIoTといった新たなコア技術の導入により，さらなる加工品質向上と高スループット化に向けた取り組みが進んでいます。
超短パルスレーザー加工の特長として，一般のレーザー加工で課題となることが多い材料への熱ダメージを低減できる非熱的加工や，透明材料への内部加工が挙げられます。
本講演では，その様な優れた特長をもつ超短パルスレーザー加工の基礎的内容についてご紹介します。さらに，我々が現在開発を進めている，従来に比べより広域でレーザーパルス幅などのパラメータを可変できる超短パルスレーザーを利用した微細加工技術を含め，超短パルスレーザー加工の最新技術動向について広く国内外の事例を交えてご紹介いたします。

レーザー加工は，従来技術では難しい高品質・超精密加工や医療施術を可能にするなど，社会に大きなインパクトをもたらしてきました。近年，超短パルスレーザー，ファイバーレーザーやダイオードレーザー等に代表される高性能光源の技術開発と市場拡大，さらにビーム整形技術などによる加工の高度化が進められています。さらに，AIやIoTといった新たなコア技術の導入により，さらなる加工品質向上と高スループット化に向けた取り組みが進んでいます。
超短パルスレーザー加工の特長として，一般のレーザー加工で課題となることが多い材料への熱ダメージを低減できる非熱的加工や，透明材料への内部加工が挙げられます。
本講演では，その様な優れた特長をもつ超短パルスレーザー加工の基礎的内容についてご紹介します。さらに，我々が現在開発を進めている，従来に比べより広域でレーザーパルス幅などのパラメータを可変できる超短パルスレーザーを利用した微細加工技術を含め，超短パルスレーザー加工の最新技術動向について広く国内外の事例を交えてご紹介いたします。

コンピュテーショナルイメージングは、信号処理や画像処理を前提にした光学イメージング法の総称である。既存の光学イメージング法では、光学系と処理系が独立して設計されることが多く、両者が不必要に肥大化する傾向にあった。コンピュテーショナルイメージングのフレームワークを用いることで、イメージング性能の向上や光学系の簡略化、低コスト化が可能である。近年の計算機パワーや情報科学技術の進展に伴い、当該分野の重要性が増している。例えばこれまでに、コンピュテーショナルイメージングのフレームワークに則り、薄型カメラやレンズレスカメラ、シングルピクセルカメラ、多次元カメラなどが報告されている。
本講演では、散乱を含むランダム性を利用したコンピュテーショナルイメージングに関して概説する。一般的に散乱は、光学システムの性能を低下させるため忌避されることが多い。しかし、情報科学分野で研究が急速に進んでいるコンプレッシブセンシングや機械学習/深層学習によって、散乱の利活用が可能になりつつある。そのような視点に基づいて開発されたコンピュテーショナルイメージングシステムを、演者の取り組みを中心に、散乱を経由した光計測や制御、位相イメージングなどを含めて紹介する。

ディジタルホログラフィは、光の干渉と回折の現象を利用し、単眼イメージセンサで3次元画像情報をセンシングする技術である。また、計算機を用い、定量的な3次元像の再構成を行える。電子機器の性能の向上に伴い画質の向上やリアルタイム3次元イメージングへの発展などが見られ、多数の物体の同時3次元動画センシングや、透明な生体試料の無染色3次元顕微鏡への応用も拓かれつつある。そしてさらには、イメージセンサや計算機、空間光変調器(LCoS-SLM等)などの電子機器に加え、フォトニック結晶アレイや複屈折レンズなど光学デバイス技術の進歩や性能向上に伴い、レーザを用いずにホログラムをディジタル動画記録できるようになった。そのため、カラー蛍光体や多色照明光の3次元画像をホログラムとして動画センシングすることが今日では可能である。
本講演では、まずディジタルホログラフィの記録と像再生の原理について述べる。また、レーザ光を用いて示されてきた応用例について簡単に述べる。その後、自然な光のディジタルホログラムを記録する方法と光学システムとして、世界的に普及しているフレネルインコヒーレント相関ホログラフィ(FINCH)を紹介し、自然な光の3次元顕微鏡への応用事例を紹介する。最後に、自然な光の瞬間カラー多重ホログラフィック顕微鏡法を述べ、解決すべき課題と展望について簡単に述べる。講演の中では、 NICTにて開発されてきた、自然な光の3次元顕微鏡システムを含む複数の試作システムと、システムに対応する信号処理アルゴリズムも含めて説明する。

シングルピクセルイメージングは、空間分解能を持たない単一画素の光センサーでイメージングを実現する方法である。構造化された照明光を用いて、相関計算や予測計算を取り入れデータを再構成することで画像化している。単一画素のセンサーは様々な種類のセンサーがあるため２次元センサーでは実現不可能なイメージングシステムを構築できる。また、耐ノイズ性に優れている、広帯域波長でのイメージングができるなどの特徴を有しており、それらの特徴を利用した応用例が多数報告されている。さらに、統計処理に基づき画像を再構成するため、Deep learningなどの機械学習と親和生が高く、近年ではAI化が試みられており新たな展開を見せている。
本講では、シングルピクセルイメージングの基本原理の紹介と分類および最新の応用例とともに応用戦略を含めて網羅的に紹介する。

コンピュテーショナルイメージングは、信号処理や画像処理を前提にした光学イメージング法の総称である。既存の光学イメージング法では、光学系と処理系が独立して設計されることが多く、両者が不必要に肥大化する傾向にあった。コンピュテーショナルイメージングのフレームワークを用いることで、イメージング性能の向上や光学系の簡略化、低コスト化が可能である。近年の計算機パワーや情報科学技術の進展に伴い、当該分野の重要性が増している。例えばこれまでに、コンピュテーショナルイメージングのフレームワークに則り、薄型カメラやレンズレスカメラ、シングルピクセルカメラ、多次元カメラなどが報告されている。
本講演では、散乱を含むランダム性を利用したコンピュテーショナルイメージングに関して概説する。一般的に散乱は、光学システムの性能を低下させるため忌避されることが多い。しかし、情報科学分野で研究が急速に進んでいるコンプレッシブセンシングや機械学習/深層学習によって、散乱の利活用が可能になりつつある。そのような視点に基づいて開発されたコンピュテーショナルイメージングシステムを、演者の取り組みを中心に、散乱を経由した光計測や制御、位相イメージングなどを含めて紹介する。

ディジタルホログラフィは、光の干渉と回折の現象を利用し、単眼イメージセンサで3次元画像情報をセンシングする技術である。また、計算機を用い、定量的な3次元像の再構成を行える。電子機器の性能の向上に伴い画質の向上やリアルタイム3次元イメージングへの発展などが見られ、多数の物体の同時3次元動画センシングや、透明な生体試料の無染色3次元顕微鏡への応用も拓かれつつある。そしてさらには、イメージセンサや計算機、空間光変調器(LCoS-SLM等)などの電子機器に加え、フォトニック結晶アレイや複屈折レンズなど光学デバイス技術の進歩や性能向上に伴い、レーザを用いずにホログラムをディジタル動画記録できるようになった。そのため、カラー蛍光体や多色照明光の3次元画像をホログラムとして動画センシングすることが今日では可能である。
本講演では、まずディジタルホログラフィの記録と像再生の原理について述べる。また、レーザ光を用いて示されてきた応用例について簡単に述べる。その後、自然な光のディジタルホログラムを記録する方法と光学システムとして、世界的に普及しているフレネルインコヒーレント相関ホログラフィ(FINCH)を紹介し、自然な光の3次元顕微鏡への応用事例を紹介する。最後に、自然な光の瞬間カラー多重ホログラフィック顕微鏡法を述べ、解決すべき課題と展望について簡単に述べる。講演の中では、 NICTにて開発されてきた、自然な光の3次元顕微鏡システムを含む複数の試作システムと、システムに対応する信号処理アルゴリズムも含めて説明する。

シングルピクセルイメージングは、空間分解能を持たない単一画素の光センサーでイメージングを実現する方法である。構造化された照明光を用いて、相関計算や予測計算を取り入れデータを再構成することで画像化している。単一画素のセンサーは様々な種類のセンサーがあるため２次元センサーでは実現不可能なイメージングシステムを構築できる。また、耐ノイズ性に優れている、広帯域波長でのイメージングができるなどの特徴を有しており、それらの特徴を利用した応用例が多数報告されている。さらに、統計処理に基づき画像を再構成するため、Deep learningなどの機械学習と親和生が高く、近年ではAI化が試みられており新たな展開を見せている。
本講では、シングルピクセルイメージングの基本原理の紹介と分類および最新の応用例とともに応用戦略を含めて網羅的に紹介する。