编码超构表面赋能实时机器学习增强的高光谱偏振成像

据麦姆斯咨询报道，近期，美国宾夕法尼亚州立大学（Pennsylvania State University）的一个科研项目开发出一种可以更快速、更经济地提取偏振成像数据的编码超构表面（metasurface），相关研究成果以“Real-time machine learning–enhanced hyperspectro-polarimetric imaging via an encoding metasurface”为题发表于Science Advances期刊。

宾夕法尼亚州立大学科研团队从自然界中汲取灵感，在自然界中，自然进化的视觉系统使动物对人类眼睛无法感测到的几种光的特征参数（包括偏振）具有敏感性。宾夕法尼亚州立大学NanoLight纳米光子学和光电子实验室Xingjie Ni说道：“正如动物王国向我们展示的那样，光的某些特征信息超出了我们人类肉眼所能看到的，其包含了我们可以在多种应用中可以使用的信息。为此，我们通过将编码超构表面集成到传统相机中，有效地将其改造成紧凑、轻便的高光谱偏振相机。”

本项研究所提出的高光谱偏振相机概念图

宾夕法尼亚州立大学副教授Xingjie Ni（左）展示了一个集成了3mm x 3mm超构表面的相机。该超构表面将传统相机变成了高光谱偏振相机。

NanoLight实验室已经取得了多项超构表面的技术突破，包括利用深紫外光刻技术的进步，于2023年开发出一种尺寸为80毫米的超构透镜（metalens），可用于大型光学系统和望远镜。相比之下，NanoLight实验室最新开发的编码超构表面比较小，可以集成到传统的相机系统之中，从而增强其性能，并能够从单次快照中获取高光谱偏振图像。

编码超构表面的设计和表征

“我们的编码超构表面具有数千个光谱偏振超像素（superpixels），每个超像素都包含精心设计的手性超构原子（meta-atoms）阵列。”该科研团队在其论文中指出，“该编码超构表面与标准相机的图像传感器芯片结合，从而能够使用波长和偏振数据对物体进行成像。”

相机捕获的强度信息随后由之前在180万张图像上训练过的机器学习后端解码，以生成输入的四维（4D）图像数据。

宾夕法尼亚州立大学设计的编码超构表面，通过结合表现出强手性的超构原子，使所有偏振状态都具有不同的偏振响应，从而使每个超像素都具有不同的光谱和偏振响应。这与传统光谱仪中使用的窄带滤波器或光栅不同，在传统光谱仪中，波长信息被这些滤波器混合，然后必须在后处理中进行解析。

“以每秒28帧的速度进行成像，主要受使用的相机速度的限制，我们能够使用机器学习快速恢复光谱和偏振信息。”宾夕法尼亚州立大学Bofeng Liu说，“这使我们能够实时捕获和查看图像数据。”

机器学习增强的快速恢复

研究人员通过在不同激光束照射下录制透明“PSU”字母的视频来测试他们的超构表面和神经网络。他们还拍摄了圣甲虫的图像，这种甲虫以反射其它同类可见的圆偏振光而闻名。

使用优化的方法进行光谱偏振测量和高光谱偏振成像

宾夕法尼亚州立大学设想将其超构表面技术应用于一系列潜在的领域。临床医生可以使用高光谱偏振数据来区分体内组织的材料和结构特性，从而可能有助于诊断癌细胞。或者，同样的能力在消费领域也可能很有价值。“我们可以带着该超构表面相机去杂货店，拍照并在购买前评估货架上水果和蔬菜的新鲜度。”Xingjie Ni评论道，“这款增强型相机打开了一扇通往人眼看不见的世界的窗户。”