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新思路!上科大研發(fā)出單像素智能微型光譜儀

2024年03月18日 10:28:40來源:化工儀器網(wǎng)點擊:13858
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  【化工儀器網(wǎng) 項目成果光譜測量是科學(xué)和工業(yè)研究中非常強大且廣泛使用的表征工具之一。傳統(tǒng)的光譜儀通常需要使用機械可移動的部件,如光柵或邁克爾遜干涉實現(xiàn)分光,盡管能夠?qū)崿F(xiàn)超高的光譜分辨率和極寬的光譜范圍,但是其笨重的尺寸和重量阻礙了將它們集成到實驗室光學(xué)系統(tǒng)、汽車電子系統(tǒng)、工業(yè)檢測設(shè)備,甚至是智能手機的可能。
 
  微型光譜儀是光譜測量系統(tǒng)中的核心部件,由于體積小、便于靈活地搭建光譜系統(tǒng),在科研領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣。微型光譜儀有著具體模塊化和高速采集的特點,在系統(tǒng)集成和現(xiàn)場檢測的場合得到了廣泛的應(yīng)用。并且結(jié)合光源、光纖、測量附件,可以搭配成各種光學(xué)測量系統(tǒng)。
 
  近日,Nature 子刊《Nature Communications》(IF=16.6)以“Single-pixel p-graded-n junction spectrometers”為題發(fā)表了上海科技大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院陳佰樂、虞晶怡團隊最新研究成果:提出了一種基于AlGaAs/GaAs漸變帶隙pn結(jié)探測器(p-graded-n junction photodetector,簡稱pGn PD)的單像素智能微型光譜儀,并為光譜儀定制化設(shè)計了神經(jīng)光譜場(Neural Spectral Fields, NSF)光譜重建方法,實現(xiàn)了高光學(xué)靈敏度、高光譜準(zhǔn)確度和高光譜分辨率的單像素智能微型光譜儀。
 
  III-V族半導(dǎo)體材料在過去的幾十年的發(fā)展中已經(jīng)成熟,并且在高性能光電探測器中得到了大量的應(yīng)用。然而常規(guī)的光電探測器通常只能檢測入射光強度,而無法判斷入射光的光譜信息。為得到光譜信息,需外置光柵或者多個光學(xué)濾波片結(jié)合單像素探測器進行多次測量。
 
  上??萍即髮W(xué)研究團隊首次提出并制備了一種基于材料的p-graded-n單像素光電探測器完成了對入射光的光譜檢測,實現(xiàn)了光譜儀的功能。該pGn結(jié)型光譜儀通過改變pn結(jié)的工作偏壓實現(xiàn)了探測器響應(yīng)截止波長動態(tài)可調(diào)。此微型光譜儀通過了標(biāo)準(zhǔn)的III-V族半導(dǎo)體工藝制造,具有極小的面積,達到微米級別,因此具備大規(guī)模生產(chǎn)和集成的巨大潛力,并且與焦平面陣列(FPA)制備工藝兼容,未來可進一步實現(xiàn)高光譜成像。
 
  在測量未知光譜時,隨著偏壓的增加,漸變帶隙PN結(jié)產(chǎn)生新的耗盡區(qū),光譜儀表現(xiàn)出更長的截止波長。因此,漸變帶隙PN結(jié)光譜儀具有獨特的'電壓積累'響應(yīng)矩陣:更高的電壓具有更寬的光譜響應(yīng)曲線。然而,這些曲線的重疊使得光譜重建問題變得復(fù)雜?;贚1或L2正則化的傳統(tǒng)方法需要精細的參數(shù)調(diào)整才能實現(xiàn)高分辨率的重建。
 
  研究團隊提出一種全新的全自動化人工智能光譜重建方法,從測量的電流電壓曲線中提取深度特征,然后通過神經(jīng)場(Neural Fields, NFs)重建連續(xù)光譜。通過進一步的細化過程,重建的光譜函數(shù)能夠符合基于物理的光譜響應(yīng)積分約束,以實現(xiàn)更高的光譜精度。該方法只需在仿真數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練,避免了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法需要大量訓(xùn)練用實測數(shù)據(jù)的問題。通過提出的神經(jīng)光譜場重建方法,漸變帶隙PN結(jié)光譜儀實現(xiàn)高達0.30nm的光譜重建精度和高達10nm的光譜分辨率,并且光譜范圍廣泛,涵蓋從480nm到820nm的范圍。
 
  這一研究成果為光譜儀的小型化、智能化提供了新的思路和方法,有望推動光譜技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。同時,該光譜儀的制造工藝與焦平面陣列(FPA)制備工藝兼容,為未來的高光譜成像技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。該智能微型光譜儀有望在環(huán)境監(jiān)測、食品安全、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,為科學(xué)研究和工業(yè)應(yīng)用提供更多可能性。
 
  (資料來源:上??萍即髮W(xué))

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