在自然科學的眾多領域中，光學研究始終占據(jù)著顯著地位。為了深入解析光的復雜特性，并實現(xiàn)其在多個領域的應用，高精度的光電探測與傳感技術已成為光學和材料科學研究的關鍵。近紅外多光譜成像技術通過辨別各種目標的光譜特征來增強目標探測和識別。然而，傳統(tǒng)的成像系統(tǒng)嚴重依賴復雜的光學濾光片設計，這些設計通常體積龐大且機械不穩(wěn)定，對微型化和集成化提出了重大挑戰(zhàn)。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近日，由浙江大學馬蔚研究員、儲濤教授課題組聯(lián)合美國東北大學劉詠民教授課題組組成的研究團隊在Advanced Optical Materials期刊上發(fā)表了以“Deep Learning Design for Multiwavelength Infrared Image Sensors Based on Dielectric Freeform Metasurface”為主題的論文。

該論文報道了利用深度學習模型設計得到了具有高透射效率和波分復用功能的自由形狀介質超構表面，并實驗驗證了其在近紅外波段可實現(xiàn)多波長成像探測。這項技術在臨床醫(yī)學、生物組織成像以及深空探測等領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。

這種創(chuàng)新的紅外成像技術采用高折射率硅納米結構來有效地調制近紅外光的復雜振幅。圖1顯示了自由形狀介質超構表面的設計和工作原理。隨后，研究人員基于時域有限差分（FDTD）方法模擬了晶胞的透射相位和振幅。

圖1 超構表面的設計和工作原理

接著，依托自行開發(fā)的深度學習逆向設計模型，研究人員實現(xiàn)了對每個像素所需自由形狀納米結構的精準構建，相關結果如圖2所示。實驗與仿真結果均表明，這些納米結構能夠以極低的串擾將多個目標波長（1150 nm、1350 nm及1550 nm）的光聚焦至不同的空間位置，每個位置與紅外CCD上的檢測像素相對應，從而實現(xiàn)了高效的多波長紅外探測與成像。這種獨特的成像技術在臨床醫(yī)學中可用于更精確的診斷，在生物組織成像中提供更深入的洞察，在深空探測中則有助于更好地探索宇宙的奧秘。

圖2 深度學習逆向設計模型

然后，研究人員運用化學氣相沉積和電子束光刻技術制造了深度學習所設計的自由形狀的納米結構；通過利用誘導耦合等離子體刻蝕技術，成功將這些形狀模式轉移到硅層上，相關結果如圖3所示。

圖3 波分多路復用實驗結果

最后，研究人員利用所制造的超構表面，并使用超連續(xù)激光作為多波長光源，通過1951年美國空軍（USAF）分辨率測試圖進行了近紅外多光譜成像的實驗演示，從而驗證了該技術的有效性和準確性，相關成像演示如圖4所示。此外，研究人員還設計了實驗證明其解碼隱藏信息的能力，如圖5所示。

圖4 近紅外多光譜成像實驗

圖5 近紅外多光譜成像解碼隱藏信息實驗

研究人員認為這項研究將深度學習與新型納米光子器件相結合，為多波長紅外成像領域帶來了新的可能性，推動了相關領域的發(fā)展。研究人員期待進一步優(yōu)化這項技術，將其擴展到更寬的波長范圍，并將其集成到更緊湊、便攜的設備中，以適應各種實時成像需求。

審核編輯：劉清