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一種人工智能自適應(yīng)微型光譜儀

jf_64961214 ? 來源:jf_64961214 ? 作者:jf_64961214 ? 2024-10-18 06:28 ? 次閱讀

圖1. 團隊的微型光譜儀工作當(dāng)選了當(dāng)期《美國科學(xué)院院刊》的封面。

光的波長探測在科學(xué)研究和工業(yè)應(yīng)用中具有重要作用。傳統(tǒng)上,該過程依賴于將分光元件與光機械設(shè)備結(jié)合使用,這不僅增加了探測系統(tǒng)的復(fù)雜性和體積,還大幅提高了成本。近年來,依賴人工智能算法的微型化重構(gòu)光譜儀打破了香農(nóng)-內(nèi)斯特采樣極限,在機器視覺、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

8月13日,復(fù)旦大學(xué)材料科學(xué)系、智慧納米機器人與納米系統(tǒng)國際研究院梅永豐教授課題組在《美國科學(xué)院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America)上發(fā)表題為《CMOS工藝兼容、集成自參考法布里-佩羅諧振腔的計算重構(gòu)光譜儀》(“CMOS-Compatible Reconstructive Spectrometers with Self-Referencing Integrated Fabry-Perot Resonators”)的研究成果。該成果還被選為當(dāng)期封面文章高亮報道。

團隊提出了一種新型微型化重構(gòu)光譜儀設(shè)計,這一設(shè)計結(jié)合了傳統(tǒng)光譜儀和計算重構(gòu)光譜儀各自的優(yōu)勢,通過集成的自參考窄帶濾波通道,使得人工智能算法可以在更高維度的參數(shù)空間進行光譜和算法參數(shù)的同時搜索(圖2A-C)。同時,該光譜儀可以通過成熟的集成電路工藝進行晶圓級制造(圖2D),并具有毫米級尺寸,足以勝任大部分微型化光譜測試需求(圖2E)。該光譜儀在整個可見光波段(400-800 nm)表現(xiàn)出準(zhǔn)確的光譜重構(gòu)能力(圖2F),可達到約2.5 nm 的分辨率、約0.27 nm的平均波長偏差、高達5806的分辨力,以及約0.46%的分辨率與帶寬比,性能接近商用光纖光譜儀,但成本和體積大幅減少。

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圖2. 晶圓級制備的自適應(yīng)微型光譜儀:(A)傳統(tǒng)光譜儀工作原理;(B)典型重建型光譜儀工作原理;(C)自適應(yīng)光譜儀工作原理:算法在比一般重構(gòu)算法更高維的參數(shù)空間中識別全局最小成本函數(shù);(D)微型光譜儀的晶圓級制造(比例尺為1 cm);(E)指尖上的微型光譜儀成品;(F)微型光譜對可見光波段內(nèi)準(zhǔn)單色光的重構(gòu)效果。

團隊進一步演示了該自適應(yīng)微型光譜儀在結(jié)合微流控及機械掃描系統(tǒng)后,在透射、吸收和光致發(fā)光光譜測量等常見實驗室應(yīng)用中的表現(xiàn),其結(jié)果與商業(yè)化光纖光譜儀基本一致(圖3A-F)。此外,團隊展示了自適應(yīng)微型光譜儀在高光譜成像中的應(yīng)用前景,為進一步發(fā)掘該微型光譜儀的CMOS工藝兼容性,將其作為高光譜相機的單個像素的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)(圖3G-H)。

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圖3. 微型光譜儀的應(yīng)用:(A)微型透射-吸收光譜測試示意圖;(B-C)對維生素B的(B)透射光譜和(C)吸收光譜重構(gòu)結(jié)果;(D)微型光致發(fā)光光譜測試示意圖;(E)羅丹明B的光致發(fā)光譜重構(gòu)結(jié)果;(F)石墨烯量子點的光致發(fā)光譜重構(gòu)結(jié)果;(G)高光譜成像演示示意圖;(H)在不同波長下重建的高光譜圖像。

由于光譜形貌的多樣性以及信號稀疏性假設(shè),以往報道的重構(gòu)式微型光譜儀通常需要人工校準(zhǔn)算法參數(shù),否則待測光譜的還原結(jié)果可能會失真。該自適應(yīng)光譜儀通過集成法布里-佩羅窄帶濾波通道,引入了一組在固定波長位置上具有較低分辨率但高度準(zhǔn)確的自參考光譜信號,實現(xiàn)了對算法重構(gòu)信號的引導(dǎo)和校正,從而在無需人工干預(yù)的情況下,依然能夠提供高分辨率且穩(wěn)定的光譜探測結(jié)果。

綜上所述,該研究為實現(xiàn)具有通用性與高魯棒性的微型重構(gòu)光譜儀提供了新的思路,有望借助成熟的CMOS集成電路工藝,推動微型光譜探測系統(tǒng)融入CIS圖像模組,從而優(yōu)先應(yīng)用于移動便攜式測量、車載機器視覺和分布式監(jiān)測系統(tǒng)等領(lǐng)域。

尤淳瑜博士為第一作者,梅永豐教授為通訊作者。該研究得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金、上海市科委等項目的資助和支持,部分實驗在復(fù)旦大學(xué)微納加工與器件公共實驗室開展。

審核編輯 黃宇

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