近紅外（NIR）高光譜成像是一種功能強大的光電探測技術，可以捕獲近紅外光譜范圍內(nèi)的三維光譜空間信息，具有廣泛的應用前景。然而，InGaAs焦平面陣列（FPA）的高成本阻礙了近紅外高光譜成像的普及應用。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，為了避免使用昂貴的二維陣列近紅外傳感器和復雜的波長選擇元件，使近紅外高光譜成像儀在日常使用中更加經(jīng)濟實惠，近日，山東大學的科研團隊提出了一種可能的解決方案，即采用膠體量子點濾光片和單像素探測相結合的近紅外高光譜成像。這項研究表明，單像素探測優(yōu)于傳統(tǒng)的焦平面陣列，為光譜和成像重建提供了更高的信噪比（SNR）。為了實現(xiàn)這一策略，研究人員利用自組裝膠體量子點和數(shù)字微鏡器件（DMD）實現(xiàn)近紅外光譜和空間信息復用，并輔以單像素探測來進行光譜和圖像同步重建。該解決方案避免了昂貴且笨重的焦平面陣列和波長選擇元件，有望推動經(jīng)濟實惠且易于獲得的近紅外高光譜成像技術，從而擴大其潛在應用范圍。這項研究成果以“Quantum dot-enabled infrared hyperspectral imaging with single-pixel detection”為主題發(fā)表在Light: Science & Applications期刊上，通訊作者為高原教授和孫寶清教授。

與傳統(tǒng)的近紅外焦平面陣列（如圖1a）不同，這項研究的高光譜成像系統(tǒng)采用了單像素探測（如圖1b）。該系統(tǒng)利用數(shù)字微鏡器件和膠體量子點濾光片，對物體的空間和光譜特征進行編碼。整體信號通過單像素InGaAs探測器記錄下來。隨后通過將記錄的光強與膠體量子點濾光片和數(shù)字微鏡器件實現(xiàn)的光譜和空間調(diào)制相關，可有效地重建物體圖像，并獲得圖像內(nèi)每個像素的光譜信息。該近紅外高光譜成像系統(tǒng)可以捕獲具有空間分辨率的圖像，同時提供全面的光譜細節(jié)。圖1c和圖1d展示了利用焦平面陣列和單像素探測器對字母“SDU”進行高光譜成像的結果。

圖1 采用焦平面陣列與單像素探測器的膠體量子點高光譜成像之間的比較

這項研究采用計算方法來重建圖像的光譜和空間信息。為了獲得目標的光譜信息，需要以光譜可控的方式對入射光場進行編碼和調(diào)制。研究人員通過控制硫化物前驅(qū)體的注入溫度和油酸用量，合成了一系列不同尺寸的硫化鉛（PbS）膠體量子點。為了制造膠體量子點濾光片，研究人員將PbS膠體量子點溶液滴注到玻璃襯底上，并讓溶液緩慢蒸發(fā)。PbS膠體量子點及其濾光片相關表征結果如圖2所示。

圖2 PbS膠體量子點濾光片的表征

為了展示階梯狀邊通（edge-pass）濾光片和膠體量子點濾光片在光譜分辨能力上的差異，研究人員利用這兩種濾光片編碼和重建了一對半高全寬（FWHM）1 nm的高斯峰，并且具有不同的分離距離。使用這兩種濾光片獲得的光譜重建結果的對比如圖3c至圖3f所示。為了探究光譜分辨率與光譜重建中使用的PbS膠體量子點濾光片數(shù)量之間的關系，研究人員進行了數(shù)值模擬，相關結果如圖4所示。

圖3 兩種濾光片光譜分辨能力的比較

圖4 兩種濾光片光譜分辨率的表征

為了評估該系統(tǒng)的光譜重建能力，研究人員測量了兩個近紅外LED（發(fā)光二極管）的發(fā)射光譜，其峰值分別為1350 nm和1500 nm。隨后他們重建了LED的高光譜圖像，并根據(jù)波長應用了偽彩色。如圖5a所示，左側LED發(fā)出的波長比右側LED更長。提取兩個LED的光譜信息可得重建的光譜（如圖5b和圖5c中虛線），重建光譜與商用光譜儀獲得的光譜相吻合。研究人員還進行了透射物體的高光譜成像，如圖5d-5f所示。

圖5 發(fā)射和透射物體的高光譜圖像

近紅外高光譜成像可對樣品進行非破壞性成像，因此在如制藥、食品加工和文化遺產(chǎn)保護等對樣品完整性要求較高的領域具有重要應用價值。圖6展示了新鮮嬌嫩草莓的高光譜成像結果。

綜上所述，這項研究提出了一種采用膠體量子點濾光片和單像素探測相結合的近紅外高光譜成像儀。與傳統(tǒng)的焦平面陣列相比，單像素探測提供了更強的噪聲容限；而與邊通濾光片相比，膠體量子點濾光片提高了光譜分辨率。值得注意的是，重建的光譜與商用光譜儀表現(xiàn)出良好的一致性，也證實了該方法的準確性和可靠性。通過利用膠體量子點靈活的制造工藝和光場調(diào)制技術的進步，該系統(tǒng)有望實現(xiàn)光譜和空間調(diào)制模塊微型化，最終實現(xiàn)整個高光譜成像系統(tǒng)的微型化。通過將單像素探測器與膠體量子點濾光片相結合，避免了傳統(tǒng)高光譜成像系統(tǒng)中通常采用昂貴的二維陣列傳感器的需求，從而降低了整個系統(tǒng)的復雜性和成本。此外，這項研究策略還集成了光譜和空間編碼，通過在高光譜數(shù)據(jù)立方體上直接應用壓縮感知算法，可同時重建光譜和圖像。這種方法不同于將算法單獨應用于光譜和空間維度，有望實現(xiàn)更高效的高光譜成像過程。

審核編輯：彭菁