中红外光（波长范围3 μm – 20 μm）因其独特的分子指纹识别能力与强穿透性，在环境监测、军事侦察、生物医学诊断等领域具有广泛的应用前景。传统中红外探测器主要依赖汞镉碲（MCT）、量子阱、量子点等材料，这些材料虽然性能优异，但其制备工艺复杂、成本高昂，且通常需要在低温甚至超低温环境下运行，极大地限制了其大规模应用与推广。近年来，二维材料（如石墨烯、黑磷、二硫化钼等）因其原子级厚度、高载流子迁移率、可调带隙等特性，成为中红外光电器件的研究热点。特别是黑磷（BP），作为一种直接带隙半导体材料，具有从可见光到中红外的宽光谱响应能力，且其载流子迁移率高、暗电流低，被认为是中红外探测器的理想候选材料之一。然而，单一的黑磷材料在实际应用中仍面临稳定性差、响应速度有限等问题。为此，研究人员通过构建范德华异质结（如黑磷/二硫化钼、黑磷/石墨烯等），利用异质结界面处的能带调控与载流子分离效应，显著提升了器件的光电性能。
在成像技术方面，单像素成像因其高灵敏度、低成本等优势，成为中红外成像的重要研究方向。单像素成像系统通常由空间光调制器与光电探测器组成，通过采集目标物体的光强信息并利用算法重建图像。然而，传统单像素成像技术受限于采样速度与重建算法的效率，难以实现高质量实时成像。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为图像重建提供了新的解决方案。AI算法通过深度学习模型，能够直接从低信噪比的单像素数据中重建高分辨率图像，显著提升了成像效率与质量，为单像素成像技术的实用化提供了新的可能。
尽管二维材料与AI技术在中红外探测与成像领域展现出巨大潜力，但如何将二者高效结合，仍是当前研究的难点。一方面，二维材料基光电探测器的性能仍需进一步提升，以满足实际应用中对高灵敏度、高响应速度的需求；另一方面，AI算法在图像重建中的优化效果受限于数据质量与计算资源，如何在不增加系统复杂度的前提下实现高效成像，是亟待解决的关键问题。
据麦姆斯咨询报道，近日，由深圳大学、澳门科技大学和复旦大学组成的科研团队提出了一种基于黑磷（BP）/二硫化钼（MoS₂）/六方氮化硼（hBN）范德华异质结的高性能中红外光电探测器，通过优化黑磷异质结的界面质量并结合人工智能算法，成功实现了高性能中红外光电探测器与高质量成像系统的协同设计，为中红外成像技术的实用化提供了新思路。这项研究以“Artificial intelligence driven Mid-IR photoimaging device based on van der Waals heterojunctions of black phosphorus”为题发表在Nanophotonics期刊上。
研究团队通过优化BP/MoS₂/hBN异质结的厚度与界面质量，成功制备出宽光谱响应（405 nm – 3390 nm）的光电探测器。图1（a）展示了BP/MoS₂异质结器件的结构图，hBN覆盖于整个BP/MoS₂异质结器件之上。为了进一步了解该器件的工作机制，研究团队绘制了其能带图（如图1（b）和图1（c））；另外还采用拉曼光谱、光电流映射和原子力显微镜（AFM）对该器件进行表征，相关结果如图1（e）至图1（g）所示。
图1 BP/MoS₂/hBN异质结器件在不同偏置电压下的结构示意图、能带图、中红外响应曲线和光电流映射图像
接着，研究团队探讨了BP/MoS₂/hBN异质结器件的I-V特性曲线、时间响应特性，并计算了该范德华异质结光电探测器在不同波长下的响应度 （R）和特异性探测率（D*），相关结果如图2和图3所示。该器件在3390 nm波长下响应度（R）达0.25 A/W，比探测率（D*）高达3.7*10⁹ Jones，响应速度低至7 ms，性能优于许多已报道的二维材料基中红外探测器。此外，该器件在室温下表现出优异的稳定性，在空气中可稳定工作超过三个月。
图2 BP/MoS₂/hBN异质结器件在中红外波段（3390 nm）的光电性能表征
图3 BP/MoS₂/hBN异质结器件在近红外（1550 nm）和可见光（405 nm）波段的光电性能表征
最后，研究人员使用单像素成像系统验证了该BP/MoS₂/hBN异质结器件的成像能力。针对单像素成像中数据冗余与噪声干扰的难题，研究团队开发了一套AI驱动的自适应成像系统（如图4），融合对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）、扩散模型（Diffusion Model）与生成对抗网络（GAN）三大技术。具体而言，CLAHE预处理是通过局部直方图均衡化增强图像细节，将原始数据的对比度从0.227提升至0.890；扩散模型降噪是利用去噪扩散概率模型（DDPM）消除低采样率（25%）下的随机噪声与模糊伪影；GAN超分辨率重建是基于条件生成对抗网络（GAN）将图像分辨率从730 × 394提升至2068 × 1104，边缘清晰度提高3倍。为验证技术的实用性，研究团队构建了完整的中红外单像素成像平台，采用机械步进电机控制掩模图案，结合BP/MoS₂/hBN异质结器件与AI算法，实现了室温下的高对比度成像。实际测试中，该成像系统在复杂背景噪声下仍能准确识别目标轮廓。
图4 中红外单像素成像系统的成像过程和成像结果
综上所述，研究团队通过“二维材料 + AI”协同方案，为中红外成像技术的实用化提供了新思路。未来，通过垂直异质结设计或光学微腔集成，可进一步提升器件响应速度与灵敏度。此外，AI算法可拓展至采样过程优化，减少数据采集时间与成本。此项技术有望推动中红外成像在无人驾驶夜视系统、医疗内窥镜、工业无损检测等领域的应用，并为量子通信、高分辨光谱分析等前沿方向提供关键支持。
https://doi.org/10.1515/nanoph-2024-0613
延伸阅读：
《石墨烯市场和二维材料评估-2023版》
