Die Kompaktheit visueller Insektensysteme und die Agilität ihrer Besitzer, die eine hochentwickelte visuelle Informationsverarbeitung demonstrieren, haben Menschen mit wissenschaftlichem und nicht-wissenschaftlichem Hintergrund fasziniert. Insektenfacettenaugen wurden als leistungsstarke optische Geräte anerkannt, die akute und vielseitige Sehfähigkeitenermöglichen 1,2. Fliegen zum Beispiel sind bekannt für ihre schnellen Reaktionen auf sich bewegende Objekte, und Bienen sind berühmt für ihre Farb- und Polarisationsvision2.
Die Facettenaugen von Arthropoden bestehen aus zahlreichen anatomisch ähnlichen Einheiten, den Ommatidien, von denen jede von einer Facettenlinse bedeckt ist. Bei Diptera (Fliegen) nähert sich die Anordnung von Facettenlinsen, die zusammen als Hornhaut bekannt sind, oft einer Hemisphäre an. Jedes Ommatidium tastet einfallendes Licht aus einem kleinen Raumwinkel mit halber Breite in der Größenordnung von 1° ab. Die Ommatidien der beiden Augen zusammen tasten ungefähr den vollen Raumwinkel ab, aber die visuellen Achsen der Ommatidien sind nicht gleichmäßig verteilt. Bestimmte Augenpartien haben eine hohe Dichte an Sehachsen, wodurch eine Region von hoher räumlicher Schärfe entsteht, die umgangssprachlich als Fovea bezeichnet wird. Der verbleibende Teil des Auges hat dann eine gröbere räumliche Auflösungvon 3,4,5,6,7,8,9.
Eine quantitative Analyse der optischen Organisation der Facettenaugen ist entscheidend für detaillierte Untersuchungen der neuronalen Verarbeitung visueller Informationen. Untersuchungen der neuronalen Netzwerke des Gehirns eines Insekts10 erfordern oft Kenntnisse über die räumliche Verteilung der ommatidialen Achsen. Darüber hinaus haben Facettenaugen mehrere technische Innovationen inspiriert. Viele Initiativen zur Herstellung von bio-inspirierten künstlichen Augen wurden auf bestehenden quantitativen Studien von echten Facettenaugenaufgebaut 11,12,13. Zum Beispiel wurde ein halbleiterbasierter Sensor mit hoher räumlicher Auflösung basierend auf dem Modell der Insektenfacettenaugen 11,14,15,16,17 entwickelt. Die bisher entwickelten Geräte haben jedoch nicht die tatsächlichen Eigenschaften bestehender Insektenaugen umgesetzt. Genaue Darstellungen von Insektenfacettenaugen und ihrer räumlichen Organisation erfordern detaillierte und zuverlässige Daten von natürlichen Augen, die nicht umfassend verfügbar sind.
Der Hauptgrund für den Mangel an Daten ist die extreme Langeweile der verfügbaren Verfahren zur Darstellung der räumlichen Eigenschaften der Augen. Dies hat zu Versuchen geführt, ein stärker automatisiertes Eye-Mapping-Verfahren zu etablieren. In einem ersten Versuch automatisierter Analysen von Insektenfacettenaugen entwickelten Douglass undWehling 18 ein Scanverfahren zur Abbildung von Facettengrößen in der Hornhaut und demonstrierten dessen Machbarkeit für einige wenige Fliegenarten. Hier erweitern wir ihren Ansatz, indem wir Methoden entwickeln, um nicht nur die Facetten der Hornhaut zu scannen, sondern auch die visuellen Achsen der Ommatidien zu beurteilen, zu denen die Facetten gehören. Wir stellen den Fall der Stubenfliegenaugen vor, um die damit verbundenen Verfahren zu veranschaulichen.
Der Versuchsaufbau für scannende Insektenaugen ist: teilweise optisch, d.h. ein Mikroskop mit Kamera und Beleuchtungsoptik; teilweise mechanisch, d.h. ein Goniometersystem zum Drehen des untersuchten Insekts; und teilweise rechnerisch, d.h. die Verwendung von Softwaretreibern für die Instrumente und Programme zur Durchführung von Messungen und Analysen. Die entwickelten Methoden umfassen eine Reihe von Rechenverfahren, von der Aufnahme von Bildern, der Auswahl von Kamerakanälen und der Festlegung von Bildverarbeitungsschwellenwerten bis hin zur Erkennung einzelner Facettenpositionen über helle Lichtflecken, die von ihren konvexen Oberflächen reflektiert werden. Fourier-Transformationsmethoden waren in der Bildanalyse entscheidend, sowohl für die Erkennung einzelner Facetten als auch für die Analyse der Facettenmuster.
Das Papier ist wie folgt aufgebaut. Wir stellen zunächst den Versuchsaufbau und das Pseudopupillenphänomen vor - den optischen Marker, der verwendet wird, um die visuellen Achsen der Photorezeptoren in lebenden Augen zu identifizieren 19,20,21. Anschließend werden die Algorithmen skizziert, die im Scanvorgang und in der Bildanalyse verwendet werden.