据麦姆斯咨询报道，日本中央大学（Chuo University）的一个研究项目开发出一种利用多功能光电传感器重建某些目标隐藏内部结构的方法。科研人员通过提高光成像能力来检测工业材料中隐藏缺陷，借助获得的光学感知数据可以重建材料内部情况，这项研究展示了一种增强无损检测和材料质量保证方法。
上述研究工作以“Simple Non-Destructive and 3D Multi-Layer Visual Hull Reconstruction with an Ultrabroadband Carbon Nanotubes Photo-Imager（利用超宽带碳纳米管光成像传感器实现简单的无损和三维多层可视化壳体重建）”为题，发表在Advanced Optical Materials期刊上。 
这项研究工作的概念图。a和b：超宽带视觉壳体重建；b：三维多层物体的特定波长提取的示意流程；c：超宽带视觉壳体重建前后三维多层物体的简单比较。
这项研究建立在之前使用碳纳米管（CNT）薄膜作为敏感的非制冷毫米波-红外（MMW-IR）传感器的基础之上。该传感器利用了光热电（PTE）效应——这是光吸收、温度上升、热电转换的结合。
日本中央大学的科研团队在其发表的论文中表示：“碳纳米管薄膜PTE成像传感器在较宽的毫米波-红外区域表现出光检测灵敏度，并可通过多波长监测显示出无损检测的能力。”,“使用多个碳纳米管薄膜成像传感器可以提供全方位的视角（无需盲点）来监测3D物体。但通过广泛的毫米波-红外监测对不透明检查目标物体的内部结构进行3D重建仍然不足。有关复合多层3D目标物体各自内部元件的尺寸或定位的信息会存在缺少情况。”,该科研团队的解决方案将多功能碳纳米管薄膜传感器和计算机视觉（CV）结合在超宽带和多波长波段，利用计算机视觉从传感器捕获的毫米波-红外数据中重建目标物体的隐藏特征。
在实际使用时，该系统首先从不同的视角获取二维轮廓图像，然后将空间重叠区域镂空为简单的结构重建。该计算工作流程从利用超宽带毫米波-红外传感器从目标物体提取的波长特定的2D图像开始，然后将这些波长特定模型的图形叠加，最后实现三维复合多层目标物体的无损重建。
在试验中，3D计算机视觉和毫米波-红外传感器的协同结合能够重建由玻璃、半导体、塑料和金属制成的物体的3D模型，这些材料是当今工业部件的主要组成材料。
研究人员指出：“太赫兹-红外测量以及相关的侧影图分别通过不透明的外壁重建了中层和内层，更高穿透性的毫米波测量从目标最深的中心提取出一个金属棒。”,3D计算机视觉和基于碳纳米管薄膜PTE成像传感器的首次成功结合，可能推动其它类型的无损重建方法的发展。本项研究内容未来也可应用于光学相干断层扫描（OCT）、光声成像和激光雷达（LiDAR）。
