格拉斯哥大学的一个项目已经开发出一种激光雷达的版本，有可能以微米级的分辨率创建3D图像。这将使激光雷达的分辨率降至OCT平台的水平，而改进背后的原理源于该项目对 "量子OCT"技术的最新发展的研究。

　　格拉斯哥项目探索了在弱相干光态之间使用双光子干扰的潜力，特别是在激光雷达上的应用。这可以提供OCT的微米级深度分辨率，同时还能避免相位噪声，并能在高损耗环境中运行。

　　来自格拉斯哥大学的团队负责人Ashley Lyons说：“尽管激光雷达可以用来对一个人的整体形状进行成像，但它通常不能捕捉到更精细的细节，如面部特征。我们通过增加额外的深度分辨率，使得该方法可以捕获足够的细节，不仅可以看到面部特征，甚至可以看到某人的指纹。”

　　Lyons还表示：“对于量子纠缠光子，单位时间内只能产生这么多光子对，否则这种设置在技术上会变得非常苛刻，经典光不存在这些问题，通过调高激光功率可以避免高损耗。”

　　格拉斯哥的设备旨在通过利用两个光子在干涉仪中的分光器处相遇的能力来测量双光子干涉，然后将这对光子中的一个送出3D场景，并将另一个保持在一个受控的延迟线中。与普通干涉相比，通过检测光子对的相关状态，有可能更精确地测量离开的光子返回的时间，从而转化为更大的深度分辨率。该项目计算出，其平台的理论深度分辨率可以小到7微米。

　　面部识别

　　在试验中，新设备被用来对一块约2毫米厚的玻璃的两个反射面进行成像，而传统的激光雷达是无法区分这两个反射面的，并创建了一个20便士硬币的3D地图。目前，提高深度分辨率的代价是更长的成像时间，20便士硬币的图像需要超过10个小时才能生成，尽管该项目设想采用多脉冲相关方法，在大约30秒内达到相同的结果。格拉斯哥团队预计其新的激光雷达原理将在3D生物识别平台以及微型物体的检测中发挥作用。

　　Lyons说：“这项工作可能会产生比现在更高分辨率的3D图像，这可能对涉及小特征的面部识别和跟踪应用很有用。在实际使用中，可以用传统的激光雷达来粗略了解一个物体可能在哪里，然后用我们的方法仔细测量该物体。”