طوّر باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تقنية تصوير جديدة تُسمى mmNorm، تستخدم إشارات الموجات المليمترية (mmWave)، المشابهة لإشارات Wi-Fi، لإحداث ثورة في تطبيقات الروبوتات لمراقبة الجودة في المستودعات وفي سيناريوهات التصنيع المتقدم للمعدات. تتيح هذه التقنية للروبوتات اختراق العوائق مثل الصناديق الكرتونية، واكتشاف العيوب في الأشياء المخفية داخل رغوة التغليف، مثل مقبض كوب مكسور، مما يعزز دقة وكفاءة الكشف بشكل كبير.

يعمل نظام mmNorm بإطلاق إشارات mmWave التي تخترق الحاويات البلاستيكية والجدران الداخلية وغيرها من العوائق الشائعة، ثم يستقبل الإشارات المنعكسة من الأشياء المخفية. يتم إدخال هذه الإشارات إلى خوارزمية تقدّر بدقة شكل سطح الجسم، مما يتيح إعادة بناء ثلاثي الأبعاد للأشياء المحجوبة عن الرؤية. أظهرت الدراسات أن دقة إعادة البناء لهذه التقنية تصل إلى 96% لمجموعة من الأشياء اليومية ذات الأشكال المنحنية المعقدة (مثل الأدوات الفضية وآلات الحفر)، متفوقة على أفضل الطرق القياسية التي تبلغ دقتها 78%، دون الحاجة إلى نطاق ترددي إضافي، مما يبرز قيمتها التطبيقية العالية.

على الرغم من أن تقنيات الرادار التقليدية تستطيع اكتشاف الأشياء المخفية أو البعيدة عبر الإسقاط الخلفي، إلا أن دقة الصورة تكون منخفضة جدًا بالنسبة للأشياء الصغيرة التي قد يحتاج الروبوت للتعرف عليها، مثل أدوات المطبخ. خلال تطوير mmNorm، كسر الباحثون التفكير التقليدي واكتشفوا أهمية خاصية الانعكاس الشبيه بالمرآة، وطوروا خوارزمية mmNorm التي تقدّر الأسطح العمودية (surface normals) في الفضاء، وتستخدم صيغًا رياضية خاصة لإعادة بناء الأشياء ثلاثية الأبعاد بدقة عالية.

للتحقق من فعالية تقنية mmNorm، أنشأ الباحثون نموذجًا أوليًا يربط الرادار بذراع ميكانيكي. أثناء تحرك الذراع حول جسم مخفي، يقوم النظام بقياس الإشارات باستمرار، ومن خلال مقارنة قوة الإشارات المستقبلة من مواقع مختلفة، يقدّر انحناء سطح الجسم. أظهرت الاختبارات أن mmNorm قللت أخطاء إعادة البناء بنسبة 40% تقريبًا مقارنة بالطرق المتقدمة عند إعادة بناء أكثر من 60 جسمًا معقد الشكل (مثل مقابض الأكواب والمنحنيات)، مع تقدير أكثر دقة لمواقع الأشياء.

علاوة على ذلك، تستطيع تقنية mmNorm تمييز عدة أشياء، مثل الشوكة والسكين والملعقة المخفية في صندوق واحد، وتعمل بشكل جيد مع مواد متنوعة (خشب، معدن، بلاستيك، مطاط، زجاج، ومزيج من مواد مختلفة). ومع ذلك، لا يمكن للتقنية العمل مع الأشياء المخفية خلف المعادن أو الجدران السميكة.

يخطط فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لمواصلة استكشاف التطبيقات المحتملة لتقنية mmNorm، ويهدفون إلى تحسين دقتها في المستقبل، وتعزيز أدائها في تصوير الأشياء ذات الانعكاسية المنخفضة، وتمكين الموجات المليمترية من اختراق العوائق الأكثر سمكًا. يمثل هذا البحث تحولًا نموذجيًا في معالجة الإشارات وتقنيات إعادة البناء ثلاثي الأبعاد، ويفتح فرصًا جديدة في التصنيع المتقدم للمعدات، وتطبيقات الروبوتات، والدفاع الأمني.

تم عرض نتائج هذا البحث في الفترة من 23 إلى 27 يونيو في المؤتمر الدولي السنوي للأنظمة المتنقلة والتطبيقات والخدمات (ACM MobiSys 2025) في أنهايم، وحظي باهتمام واسع. مع استمرار نضج التقنية وتوسع سيناريوهات تطبيقها، من المتوقع أن تصبح mmNorm اختراقًا تقنيًا هامًا في مجال التصنيع المتقدم للمعدات.