傳感新品

【新加坡國立大學: 開發多功能超寬帶、多波長壓縮成像傳感器】

為了尋求一種能夠適應多種波長同時保持高分辨率的一體化成像傳感器，新加坡國立大學劉小鋼教授團隊提出了一種普適性強的名為“隨機光致發光和壓縮編碼”（SPACE）的成像技術。通過使用SPACE，開發了一種多功能超寬帶、多波長壓縮成像傳感器。

研究亮點

開創了基于多種鑭系摻雜換能器的隨機光致發光與壓縮編碼方案（SPACE），能夠實現對X射線、紫外、近紅外I區和近紅外II區的多波長成像。

SPACE將多個場景創新性地編碼到單個圖像，后續使用壓縮感知算法重建多個場景圖像。

波長通道可以通過簡單地控制材料層的數量和厚度被擴展。

SPACE最終實現了生物組織的多深度可視化和多能譜X射線成像。

研究簡介

多波長、多通道、多深度成像技術徹底改變了科學研究和工業應用，可實現目標物體的精確三維重建和全面綜合信息獲取。這些技術可捕獲不同波長范圍內目標物體的獨特特征，以及通過將不同波長的光照射物體不同部分，實現同時采集物體的多部位圖像。當前的多波長成像方案包括：激發波長和濾光片的順序切換，這使圖像采集速度受限而無法同時觀察物體不同部位之間的協同信息。

其他方案包括使用商用的多通道系統、衍射光學元件、超表面或多光譜濾光片來進行復雜的分束，往往會增加系統尺寸、復雜性和成本。因此，盡管光學成像和色散系統各自取得了快速進步，但它們的直接組合導致了繁瑣的設置，阻礙了多波長和多通道成像的實際實現。此外，大多數現有方法僅限于可見光波段，實現跨越近紅外（I區和II區）、可見光、紫外和X射線的多波長成像系統仍然超出了傳統光學元件的能力范圍。

針對上述挑戰，為了尋求一種能夠適應多種波長同時保持高分辨率的一體化成像傳感器，新加坡國立大學劉小鋼教授團隊提出了一種普適性強的名為“隨機光致發光和壓縮編碼”（SPACE）的成像技術。通過使用SPACE，開發了一種多功能超寬帶、多波長壓縮成像傳感器。

具體地，SPACE將光致發光材料加工成稀疏隨機陣列，然后結合壓縮傳感成像策略來重建完整圖像。作者利用具有易于調節的窄激發和發射帶、大斯托克斯/反斯托克斯位移以及出色的光學和化學穩定性的鑭系元素換能器，作為從X射線到近紅外光的多波長成像的波長選擇組件。作為概念證明，四種稀土摻雜發光材料被選擇，每種材料可將包括UV(375nm)、近紅外I區(808 nm)、近紅外II區(1532 nm)和X射線(0.089nm)轉換為可由常見硅基傳感器檢測到的可見光。這些換能器以隨機且互補的方式排列，并與濾光膜結合以消除激發光，然后與商用CCD集成，構建成多波長編碼成像傳感器。每個隨機排列的換能器陣列對每個波長通道圖像進行欠采樣，并將其特定波長轉換為可見光范圍。最后使用壓縮感知重建算法從欠采樣圖像中恢復結構信息。這個概念大大降低了對相機的分辨率要求，同時擴大了成像傳感器的波長覆蓋范圍。為了提高重建性能和速度，端到端機器學習算法被使用。

利用設計和開發的基于SPACE的多波長成像傳感器，使用單色CCD足以同時重建用四種不同波長標記的四幅圖像。當與彩色RGB CCD結合使用時，通過利用具有不同發射波長的鑭系元素換能器可以實現多層、多波長編碼成像傳感器，理論上將波長通道數量增加三倍。進一步，作者開發了一種通過用不同波長的光照射樣品的不同部分來進行多深度成像的系統，該系統利用三種波長的光來捕獲樣本內不同深度的圖像，同時使用X射線來獲取內部圖像。在對蜻蜓的翅膀和軀干進行成像時，不同波長的光可以聚焦并放大不同深度的結構。然而，軀干仍然無法透光。對比之下X射線可以看到軀干內部，但透明的翅膀結構由于吸收對比度不足而缺乏清晰的成像。因此，四個波長圖像的結合可對物體的結構進行綜合全面的采集和讀取。此外，通過控制閃爍體層的厚度，SPACE被證明可以捕獲多個波長或能級的高能輻射。這是由于閃爍體的光電吸收系數隨著X射線能量的增加而急劇下降。因此，KeV能量的射線和MeV射線的衰減厚度不同，分別在亞毫米和厘米級別。因此，作者設計了包括0.2 mm和2.5 mm兩種厚度的隨機像素陣列，最終實現了對keV和MeV能量的X射線圖像的同時采集。

SPACE為克服現有多波長成像技術的限制提供了一種解決方案。這種方法降低了對相機分辨率的要求，并簡化了電子后處理。光學編碼器和壓縮傳感的結合不僅允許使用更少的像素進行成像，而且還可以降低光子計數、提高吞吐量和減少延遲。SPACE方法也適用于各種多通道成像技術，如多壽命、多偏振和多相位成像，在生物醫學成像、食品和農業、材料科學、地質和采礦勘探等領域有著重要的潛在用途。

圖1 .基于SPACE的多波長成像傳感器的設計和成像原理。

圖2. 使用四種隨機打印的鑭系元素換能器對四個波長標記的場景同時成像。

圖3. 多層光學編碼器可將波長通道擴展3倍。

圖4. 多深度成像和X射線多能譜成像驗證。

傳感動態

【艾邁斯歐司朗正式面向全球開放多項目晶圓(MPW)服務】

即日起，艾邁斯歐司朗誠摯邀請各大芯片設計公司體驗艾邁斯歐司朗的集成電路（IC）代工服務，進行IC原型設計，共享晶圓制造服務。該服務也被稱為多項目晶圓（MPW）/晶圓共享，可以享受共享晶圓制造帶來的成本優勢及其他優勢。

艾邁斯歐司朗MPW服務提供180 nm和0.35 μm全范圍的專業工藝，包括最近推出的180 nm CMOS技術（“C18”）。2024年的服務計劃表已公布。

多項目晶圓服務將不同客戶的多種設計需求集成到單片晶圓設計上。由于晶圓和掩膜的成本由各個多項目晶圓客戶均攤，因此該服務可有效降低艾邁斯歐司朗代工廠客戶的成本。

該項服務的實現得益于全球合作伙伴的支持，其中包括CIME-P（前身為CMP）和Fraunhofer IIS（通過EUROPRACTICE歐共體計劃）。亞太地區和中國區的客戶也可以通過當地MPW項目的合作伙伴MEDs Technologies使用該服務。

【倪光南院士：在CPU芯片領域，中國將迎來新型服務器的發展機遇】

“中國是世界最大的數據大國，對服務器有重大需求?！?月14日，中國工程院院士倪光南在2024玄鐵RISC-V生態大會上表示，隨著AGI（通用人工智能）的發展，中國AI算力中心建設正在蓬勃興起，基于RISC-V架構的DSA新型服務器有可能實現對傳統x86服務器的替代。

RISC-V是一種新興指令集，因其開源、開放、簡潔、靈活等特性，在當下的芯片產業周期中發展迅速。據悉，RISC-V由圖靈獎得主大衛·帕特森教授團隊研發，并于2010年宣布對外開源。因其可拓展性，適合智能硬件的發展需求，而對芯片設計廠商而言，也大幅降低了芯片設計的周期、成本。

業內人士預測，未來幾年，RISC-V采用率將以40%年復合增長率增長，2030年RISC-V架構芯片有望突破160億顆。據統計，RISC-V基金已有高通、英偉達和谷歌等超過4000名成員。目前，中國有數百家公司在關注或以RISC-V指令集進行開發，在RISC-V International 25個高級會員中，12家為中國企業，包括阿里巴巴、騰訊等。

為此，倪光南預測，在CPU芯片領域，未來將形成英特爾（x86）、Arm、RISC-V三分天下的格局。他認為，近幾年中國服務器市場上非x86 服務器的份額僅在10%左右，基于RISC-V架構的新型服務器將替代傳統的x86服務器，“融合RISC-V、擴展指令集、Chiplet（小芯片組）等技術，發展新型服務器是中國的一個機遇?！?/p>

硅谷芯片設計“大佬”吉姆·凱勒也表示，“未來會迎來前所未見的AI軟件應用，而RISC-V有望打造出下一代的AI引擎”。

在會上，中國科學院軟件研究所發布基于RISC-V架構的開源筆記本電腦“如意BOOK”，首次打通了從底層芯片到操作系統到商用軟件的RISC-V全鏈路。達摩院院長張建鋒則表示，今年下半年，第一款基于RISC-V與安卓開發的終端設備也將問世。

【科普|生物傳感器】

01原理

首先生物傳感器的組成包含抗體、抗原、蛋白質、DNA或者酶等生物活性材料，當待測物質進入傳感器后，這些生物活性材料與待測物進行分子識別，然后發生生物反應并產生信息，這些信息進一步被化學換能器或者物理換能器轉化為聲、光、電等信號，儀器將信號輸出，我們就能夠得到待測物質的濃度。

02分類

1. 按照其傳感器中所采用的生命物質分類，可分為：微生物傳感器、、組織傳感器、酶傳感器、DNA傳感器等。

2. 按照傳感器器件檢測的原理分類，可分為：熱敏生物傳感器、、光學生物傳感器、酶電極生物傳感器等。

03運用

1. 食品：用于監測合成生物食品和發酵食品所受的微生物污染，如內毒素污染。

2. 醫學：酶傳感器用于臨床上測定尿素、葡萄糖、乳酸、天門冬酰胺等生化指標，基因傳感器是主要用于結核桿菌、艾滋病毒和乙肝炎病毒等的檢測。

3. 環境：在環境監測中，其應用主要涉及水源、土壤和空氣等方面。水源監測中酶傳感器能檢測水中的酸堿度、氮、磷等離子體含量，而細胞傳感器則可檢測水中的細菌和病毒等微生物；土壤監測中抗體傳感器可用于監測土壤重金屬含量；大氣監測中生物傳感技術不僅被用在測定大氣中的 CO2、NOx、SO2等的含量及濃度，還被用在監測甲醛等直接影響到我們的居住環境的氣體污染物上。

04前景

自1962年它被發明以來，經過幾十年的發展，出現了豐富多樣的生物傳感器類型，卻沒有大規模商業化應用。其原因在于，它的較難批量生產。生物傳感器是多學科綜合交叉的一門技術，主要的發展趨勢是多功能化、微型化、智能化、集成化。未來生物傳感器的研究工作將主要圍繞大規模的應用在實際中而努力，最終逐步市場化和商品化。相信不用多久，新一代高靈敏度、低成本、高穩定性等眾多優勢的生物傳感器將在環境監測領域，將發揮更大的作用。

審核編輯 黃宇