近年来各种光谱系统小型化的技术层出不穷,甚至有芯片级的光谱检测平台的报道。这些技术通过各种先进的光色散结构与数十或数百单元的探测器阵列集成获得片上集成的光谱采样与解调,展现了极具特色的小型化光谱检测平台。目前大多数研究报道集中在可见光波段(400 nm-700 nm)和短波近红外波段(700 nm-1100 nm),这是硅探测器完全覆盖的波长范围。长波近红外(1100 nm-2100 nm)乃至中远红外波段虽然具有更为丰富的物质特征光谱信息,但探测器阵列价格高,技术复杂,上述方案均面临着成本快速增加的问题,相关研究和应用推广缓慢。另外,基于单管探测器的片上集成调谐式光谱仪也通常受到调谐范围的限制,仅具有较窄的工作波长范围。因此,迫切需要开发便携式、低成本的红外光谱传感芯片。
据麦姆斯咨询报道,近日,暨南大学陈沁教授和文龙教授团队针对这一问题,提出了一种基于机器学习算法提高片上光谱传感性能的方法,实现基于最小3个光谱通道就能获得准确的混合有机溶剂浓度测定和塑料分拣。相关结果以“On-Chip Near-Infrared Spectral Sensing with Minimal Plasmon-Modulated Channels”为题发表在Laser & Photonics Reviews期刊。
研究人员通过在InGaAs探测器阵列上直接集成表面等离子体共振带通滤波器,并结合机器学习方法提高光谱传感精度,进而减少所需光谱通道数,研制出紧凑型近红外光谱传感芯片(1100 nm-1700 nm,如图1),在混合有机溶剂浓度测定和塑料分拣等方面展现出优异的光谱传感功能,提供了一种便携式、低成本的光谱传感检测平台。
图1 近红外光谱传感芯片
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