光譜傳感檢測技術是科學研究和工業生產中廣泛應用的一種光學分析技術，憑借其對物質光譜指紋的特異性辨識能力，在生物醫藥、遙感測繪、環境監測、智慧農業、工業自動化等領域起到了不可替代的作用。隨著現場快檢和輕載荷平臺應用需求的急劇增加，常規的桌面型光譜儀因為體積大、操作復雜、價格昂貴等問題難以達到技術要求，迫切需要便攜式、低成本的光譜傳感檢測平臺；而大數據、物聯網等信息技術的快速發展，也有望通過與便攜式光譜檢測技術融合開啟全新的應用。

近年來各種光譜系統小型化的技術層出不窮，甚至有芯片級的光譜檢測平臺的報道。這些技術通過各種先進的光色散結構與數十或數百單元的探測器陣列集成獲得片上集成的光譜采樣與解調，展現了極具特色的小型化光譜檢測平臺。目前大多數研究報道集中在可見光波段（400nm-700 nm）和短波近紅外波段（700nm-1100 nm），這是硅探測器完全覆蓋的波長范圍。長波近紅外（1100nm-2100 nm）乃至中遠紅外波段雖然具有更為豐富的物質特征光譜信息，但探測器陣列價格高，技術復雜，上述方案均面臨著成本快速增加的問題，相關研究和應用推廣緩慢。另外，基于單管探測器的片上集成調諧式光譜儀也通常受到調諧范圍的限制，僅具有較窄的工作波長范圍。因此，迫切需要開發便攜式、低成本的紅外光譜傳感芯片。

據麥姆斯咨詢報道，近日，暨南大學陳沁教授和文龍教授團隊針對這一問題，提出了一種基于機器學習算法提高片上光譜傳感性能的方法，實現基于最小3個光譜通道就能獲得準確的混合有機溶劑濃度測定和塑料分揀。相關結果以“On-ChipNear-Infrared Spectral Sensing with Minimal Plasmon-Modulated Channels”為題發表在Laser & Photonics Reviews期刊。

研究人員通過在InGaAs探測器陣列上直接集成表面等離子體共振帶通濾波器，并結合機器學習方法提高光譜傳感精度，進而減少所需光譜通道數，研制出緊湊型近紅外光譜傳感芯片（1100nm-1700 nm，如圖1），在混合有機溶劑濃度測定和塑料分揀等方面展現出優異的光譜傳感功能，提供了一種便攜式、低成本的光譜傳感檢測平臺。

圖1近紅外光譜傳感芯片

高性能片上集成帶通濾波器是光譜傳感芯片上實現限域空間高效色散和光譜解調的核心功能單元。研究團隊首先提出了一種窄線寬和大自由譜寬的帶通濾波器的創新設計，在薄金屬覆蓋的淺刻蝕金屬光柵結構中獲得了極低損耗的表面等離子體共振，實驗中在1100nm-1700 nm超寬波長范圍內獲得窄線寬的單個透射峰（<10 nm），透射峰波長可以通過改變光柵周期連續調控，并且該濾波器結構可以通過單步光刻實現低成本的晶圓級的制備。 進一步，研究團隊通過將此濾波器與InGaAs探測器直接集成獲得了具有波長選擇性采樣功能的光譜傳感芯片單元。不同于常用的壓縮感知光譜重構技術，此工作采用了基于機器學習的統計方法來提取目標物的光譜特征，不僅避免了光譜重構算法在不同類型光譜重構中的不確定性問題，還顯著減少了光譜傳感所需要的光譜通道單元。 實驗結果表明，不管是近紅外光譜差異較大的乙醇和丙酮的混合液，還是光譜差異極小的甲醇和乙醇混合液，基于所研制的光譜傳感芯片結合機器學習統計方法都獲得了極高精度的濃度定量測試，而且通過優化光譜采樣可以用最小3個光譜通道就獲得高精度的測試結果（預測模型的決定系數R2>0.92），顯著的降低了定制化近紅外光譜傳感芯片的尺寸和成本（如圖2）。研究團隊還進一步在塑料分揀、奶制品脂肪含量測試等實驗中進一步驗證了相關技術的適用性（如圖3）。

圖2 光譜傳感芯片結合機器學習統計方法獲得有機混合溶劑濃度測定

圖3 塑料分選和光譜成像 綜上所述，這項研究為如何在極低硬件資源限制條件下獲得高性能光學傳感檢測功能提供了新的技術思路，為光譜傳感乃至光學傳感檢測的大規模應用提供了極具潛力的技術平臺。

審核編輯：彭菁