眾所周知，人眼對(duì)光線的感知是通過(guò)視網(wǎng)膜上的感光細(xì)胞實(shí)現(xiàn)的。人的視錐細(xì)胞通常有三種，分別對(duì)應(yīng)不同波長(zhǎng)的光敏感度，大體可與紅色（長(zhǎng)波）、綠色（中波）和藍(lán)色（短波）光相對(duì)應(yīng)。

基于這種生理構(gòu)造，人類只能接收到特定波長(zhǎng)范圍內(nèi)的可見光，這些光信息被大腦解析為由紅、綠、藍(lán)“三原色”組成的色彩，因此，人類所能看到的色彩范圍是非常有限的。

然而，自然界中存在的電磁波譜遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類可見光的范圍，包括紫外線、紅外線等不可見光。

例如，兩個(gè)同樣的玻璃杯中加入等量的礦物質(zhì)水和純凈水，人類肉眼根本無(wú)法分辨兩杯水的區(qū)別，而借助一些特殊設(shè)備（比如高光譜成像儀器），可以通過(guò)兩杯水透射光的光譜差異（即物質(zhì)“原色”的差異）進(jìn)行分辨。

就現(xiàn)階段而言，受限于幾何分光和窄帶測(cè)量的傳統(tǒng)模式，高光譜成像設(shè)備往往較為笨重、體積大，并且在空間、時(shí)間、光譜分辨率等方面難以兼得，技術(shù)上的挑戰(zhàn)限制其發(fā)展和應(yīng)用。

近日，由北京理工大學(xué)張軍院士、邊麗蘅教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種新型片上光譜復(fù)用感知架構(gòu)，并自主研發(fā)出一款百通道、百萬(wàn)像素的高光譜實(shí)時(shí)成像器件，可智能高效探測(cè)“三原色”之外的更多“原色”，其光能利用率（接近 75%）創(chuàng)造了世界最高記錄。

目前，這項(xiàng)研究成果已經(jīng)以“A broadband hyperspectral image sensor with high spatio-temporal resolution”（一種高時(shí)空分辨率的寬帶高光譜圖像傳感器）為題發(fā)表在 Nature 上。

（來(lái)源：Nature）

光譜也稱“光基因”，代表光信號(hào)在不同波段的強(qiáng)度分布。高光譜成像技術(shù)能提供物質(zhì)特征的高維時(shí)空光譜信息，可同時(shí)獲取物質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)信息，以及數(shù)十至上百個(gè)波段的光譜信息。

由于可以探測(cè)更精細(xì)分辨率、更廣范圍波長(zhǎng)，高光譜成像技術(shù)是檢測(cè)物質(zhì)“原色”的一大利器。

圖｜片上光譜復(fù)用感知架構(gòu)及其工作原理（來(lái)源：Nature）

在這項(xiàng)研究中，張軍、邊麗蘅和團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新提出“光譜復(fù)用”原理，并基于此構(gòu)建了一種具有高空間和時(shí)間分辨率的“片上光譜復(fù)用感知架構(gòu)”。

通過(guò)在圖像傳感器芯片上集成不同的寬帶調(diào)制材料，目標(biāo)光譜信息以高光吞吐量非均勻耦合到每個(gè)像素；采用智能重建算法，從每一幀中恢復(fù)多通道圖像，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高光譜實(shí)時(shí)成像。

基于這一架構(gòu)，他們結(jié)合電子學(xué)、光學(xué)、材料學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等，使用光刻技術(shù)制造出一個(gè)寬帶可見光-近紅外（400 - 1700 nm）高光譜實(shí)時(shí)成像器件。

值得一提的是，該高光譜實(shí)時(shí)成像器件擁有 96 個(gè)波長(zhǎng)通道，將光能利用率提高到 74.8%（典型光能利用率往往不足 25%），大幅提升高光譜成像的準(zhǔn)確率和靈敏度。

除此之外，他們開發(fā)的這種高光譜實(shí)時(shí)成像器件擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，重量?jī)H為數(shù)十克，相較于傳統(tǒng)高光譜成像系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)量級(jí)的縮小，可以裝配在各種資源有限的平臺(tái)上，也可集成在現(xiàn)成的光學(xué)系統(tǒng)之中。

圖｜高光譜成像性能（來(lái)源：Nature）

研究人員在論文中指出，這項(xiàng)技術(shù)將高維成像的挑戰(zhàn)從高成本制造和繁瑣的系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢酝ㄟ^(guò)片上壓縮和敏捷計(jì)算解決的系統(tǒng)。

在這項(xiàng)研究中，他們還展示了該高光譜實(shí)時(shí)成像器件廣泛應(yīng)用，包括用于智慧農(nóng)業(yè)的葉綠素和糖定量、用于人類健康的血氧和水質(zhì)監(jiān)測(cè)、用于工業(yè)自動(dòng)化的紡織品分類和蘋果淤傷檢測(cè)，以及用于天文領(lǐng)域的深空探測(cè)（比如拍攝月球表面的高清光譜視頻，在弱光環(huán)境下實(shí)現(xiàn)觀測(cè)目標(biāo)的動(dòng)態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)）。

圖｜在智能農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用（來(lái)源：Nature）

這篇論文共同第一作者、北京理工大學(xué)助理教授邊麗蘅表示，“小到智能手機(jī)攝像頭，大到遙感衛(wèi)星探測(cè)裝備都可以基于這項(xiàng)技術(shù)開發(fā)新應(yīng)用；此外，這項(xiàng)技術(shù)也具有通用檢測(cè)的能力，包括檢測(cè)水中的重金屬，食品變質(zhì)情況以及人體血氧/血糖指標(biāo)等，能有效降低檢測(cè)成本，提高檢測(cè)效能?！?/p>

“這項(xiàng)研究工作開辟了片上光學(xué)研究的新領(lǐng)域，為下一代智能光電子器件的發(fā)展提供了新思路；這相研究成果將有望推動(dòng)深空探測(cè)、衛(wèi)星遙感、環(huán)境、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等眾多領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展?！闭撐牡墓餐ㄓ嵶髡摺⒈本├砉ご髮W(xué)張軍院士表示。

參考資料：

https://doi.org/10.1038/s41586-024-08109-1