红外光谱探测器

中红外（2.5-25 μm）波段能够覆盖复杂分子的振动和转动能级跃迁，揭示多种分子的基础吸收带和复杂化合物独特的光谱特征。因此，高效分析工具——超灵敏中红外光谱探测，成为智能生化传感、新兴材料研究、环境气体监测、高精度医学层析成像等领域的重要测量手段。近年来，随着非线性频率上转换技术的进步，基于频率上转换的中红外光谱探测技术表现出显著的科研潜力。该技术利用强泵浦光场作用于非线性光学材料，将中红外光子耦合转换至近红外或可见光波段进行探测，从而规避了现有中红外探测器噪声大的不足，成为了一种有效的中红外直接光谱探测的替代方案，有望在中红外光谱探测灵敏度、探测效率、响应速度、成本效益等方面取得重要突破。现有对中红外光谱探测系统的研究成果表明，进一步扩大中红外频率上转换技术的超灵敏、宽频段的优势，可使其更广泛适用医学、生物、国防等领域的应用。然而，基于多种非线性光学材料的宽带中红外频率上转换系统往往需要强泵浦场来提升宽带转换效率，且系统在短波泵浦模式下工作，强泵浦场导致的非线性参量噪声将覆盖中红外波段，使得实现超灵敏的宽带中红外光谱探测极具挑战。为解决上述问题，华东师范大学精密光谱科学与技术国家重点实验室武愕、陈昱、蔡羽洁等研究团队基于非简并光子对的时间-光谱量子关联技术，提出了一种低功耗、强鲁棒性的高灵敏中红外单光子光谱探测方案，实验验证了单光子水平光子通量下的中红外样品光谱测量。相关研究成果发表于Photonics Research 2022年第11期。该文章报道了一种极低光子通量条件下的中红外上转换光谱测量方案。该方案利用结合同步频率上转换技术的非简并关联光子、对时间-光谱量子关联特性实现了单光子水平的中红外上转换光谱探测，降低了强泵浦非线性噪声和环境噪声对中红外光谱测量的影响，大幅度提高单光子水平下的中红外光谱测量灵敏度和鲁棒性。图（a）展示了基于时间-光谱量子关联的宽带中红外单光子上转换光谱探测系统光路图。利用啁啾极化铌酸锂晶体中的非线性过程，自发参量下转换产生非简并宽频带的关联光子对，光子对产生率6.76×106 counts s-1 mW-1。其中，中红外信号光子覆盖3.14-3.80 μm中红外波段，提供了大于660 nm的光谱探测波长窗口。图（a）单光子频率上转换量子光谱系统图；（b）38 μm厚聚苯乙烯薄膜透射光谱实验基于同步脉冲泵浦技术实现了中红外信号光子的非线性频率上转换，验证了中红外上转换光子（0.78-0.81 μm）与共轭的近红外预报光子之间的非经典相关性得以保留，展示了基于时间-光谱量子关联的中红外单光子上转换光谱测量的可行性。利用该系统对38 μm厚的聚苯乙烯样品进行透射光谱的测量，如图（b）所示。入射样品的中红外光子通量低至每脉冲0.09光子。实验表明，中红外单光子上转换光谱与傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）的测量结果吻合，系统的光谱分辨率约为11.4 nm（10.5 cm−1）。相比于传统FTIR光谱探测方案，基于时间-光谱量子关联技术的宽带中红外单光子上转换光谱系统，既能够利用光子对的时间关联、频率关联量子特性降低频率上转换过程中多种噪声的影响，将中红外光谱测量灵敏度推进至单光子水平；又能使单光子探测器和单色仪等元件工作在其最优的工作波段，无需受待测样品特征波长的限制，拓展了系统的应用场景。系统高灵敏、低噪声、强鲁棒性、结构简单的优势，为光敏生化样品的中红外光谱测量提供了新的技术方案。后续将进一步开展更宽中红外带宽、更高灵敏度、更高信噪比的上转换光谱成像研究。

随着近红外（NIR）和短波红外（SWIR）光谱在人工智能驱动技术（如机器人、自动驾驶汽车、增强现实/虚拟现实以及3D人脸识别）中的广泛应用，市场对高计数、低成本焦平面阵列的需求日益增长。传统短波红外光电二极管主要基于InGaAs或锗（Ge）晶体，其制造工艺复杂、器件暗电流大。有机半导体是一种可行的替代品，其制造工艺更简单且光学特性可调谐。据麦姆斯咨询报道，近日，华南理工大学的研究团队研制出基于有机半导体的新型红外光电探测器。这项技术有望彻底改变成像技术，该有机光电二极管在近紫外到短波红外的宽波段内均优于传统无机探测器。这项研究成果以“Infrared Photodetectors and Image Arrays Made with Organic Semiconductors”为题发表在Chinese Journal of Polymer Science期刊上。研究团队采用窄带隙聚合物半导体制造薄膜光电二极管，该器件探测范围涵盖红外波段。这种新技术的成本仅为传统无机光电探测器的一小部分，但其性能可与传统无机光电探测器（如InGaAs光电探测器）相媲美。研究人员将更大的杂原子、不规则的骨架与侧链上更长的分支位置结合起来，创造出光谱响应范围涵盖近紫外到短波红外波段的聚合物半导体（PPCPD），并制造出基于PPCPD的光电探测器，相关性能结果如图1所示。图1 基于PPCPD的光电探测器性能在特定探测率方面，该器件与基于InGaAs的探测器相比具有竞争力，在1.15 μm波长上的探测率可达5.55 × 10¹² Jones。该有机光电探测器的显著特征是，当其集成到高像素密度图像传感器阵列时，无需在传感层中进行像素级图案化。这种集成制造工艺显著简化了制备流程，大幅降低了成本。图2 短波红外成像系统及成像示例华南理工大学教授、发光材料与器件国家重点实验室副主任黄飞教授表示：“我们开发的有机光电探测器标志着高性价比、高性能的红外成像技术的发展向前迈出了关键的一步。与传统无机光电二极管相比，有机器件具有适应性和可扩展性，其潜在应用范围还包括工业机器人和医疗诊断领域。”该新型有机光电探测器有望对各行各业产生重大影响。它们为监控和安全领域的成像系统提供了更为经济的选择。未来，基于有机技术的医疗成像设备有望更加普及，价格也会更加合理，从而在医疗环境中实现更全面的应用。该器件的适应性和可扩展性还为尖端机器人和人工智能等领域的应用铺平道路。这项研究得到了国家自然科学基金（编号：U21A6002和51933003）和广东省基础与应用基础研究重大项目（编号：2019B030302007）的资助。论文链接：https://doi.org/10.1007/s10118-023-2973-8

北京时间2月19日凌晨4时55分，在“天问一号”进入火星轨道一周后，“毅力”号（Perseverance）火星车不经变轨直接突入火星大气层，并成功着陆。本轮火星探测季也进入了新的阶段。毅力号火星车毅力号的着陆地点是位于北纬18度的耶泽罗陨击坑（Jezero crater）。有证据表明曾经有河流流入耶泽罗陨击坑，形成了一个早已干涸的三角洲。而毅力号在此处着陆，一项重要目标便是识别和收集该地区的沉积岩和土壤样本，探寻可能存在的火星生命迹象，同时测试人类在火星生存的技术。火星表面矿物分布提供了火星起源、地质及环境演化线索,火星表面卤水种类及分布提供了火星气候/水文演变信息。此外，毅力号还将通过对表面岩石、土壤物理化学特征的分析，帮助人类理解火星地质以及大气环境。Raman(拉曼)与NIR(近红外)光谱技术是从分子层面识别火星表面及次表面物质成分、丰度及分布特征的重要手段，是多国火星车的必备科学设备。位于毅力号火星车桅杆单元的SurperCam(超级相机)搭载了Raman和NIR光谱仪对火星进行巡视探测,将Raman与NIR数据融合进行联合矿物表征分析,并开展火星表面卤水及其它与水相关物质的分析具有重要科学意义。对地外行星探测来说, 近红外光谱技术具有几乎无需样品制备、信号易获取、探测矿物种类丰富、对H2O/OH探测响应灵敏等特点。马尔文帕纳科(Malvern Panalytical)旗下ASD TerraSpec Halo矿物近红外光谱分析仪以其宽广的光谱范围（350-2500nm）、超高光能动态范围、高光谱分辨率及重现性及体积小巧坚固结实等特性被选择使用于为人类重返月球、探測火星准备的多项重要研究中，以提高人类勘探行星资源的能力。其中之一是由NASA赞助的研究项目，地理发现操作策略测试（GeoHeuristic Operational Strategies Test-GHOST），选择了由马尔文帕纳科赞助和提供的涵盖VIS-NIR-SWIR波段的ASD TerraSpec HALO，以提高火星车样品收集的速度、效率和科学回报。该项目使用光谱仪模拟火星科学实验室（MSL）的ChemCam和2020火星车的SuperCam.SurperCam(超级相机)于毅力号火星车位置示意图分子在红外光谱内的吸收产生于分子振动或转动的状态变化或分子振动或转动状态在不同的能级间跃迁。能量跃迁包括基频跃迁（对应分子振动状态在相邻振动能级之间的跃迁）、倍频跃迁（对应于分子振动状态在相隔一个或几个振动能级之间的跃迁）和合频跃迁（对应于分子两种振动状态的能级同时发生跃迁）。由于近红外光谱谱峰较宽，实际样品中各种成分的吸收峰重叠严重，需要用化学计量学方法对近红外光谱进行化学成分的定量分析。蒙脱石/黑色，伊利石/亮蓝色，白云母/深蓝色的可见-近红外光谱曲线SuperCam超级相机桅杆单元内部（装配前）TerraSpec Halo矿物近红外光谱分析仪是勘探地质市场上最便携的近红外(NIR)仪器，它是手持一体式全量程的仪器。扣动一下扳机，这款创新性的仪器可以即时在仪器上获得矿物分析结果。这些近乎实时显示的结果极大地加快了勘探的工作力度，提高了效率，有助于进行分析和决策，最终为采矿经营者节省了宝贵的时间和金钱。TerraSpec HALO还被广泛地应用于例如考古和采矿行业中，包括陶瓷、陶器的成份分析，艺术品的鉴定和修复，矿藏的勘探，开采和加工等等。TerraSpec HALO矿物分析近红外光谱仪TerraSpec HALO光谱库内置超过150种矿物质的700种以上的光谱，来源于大学、个人采集、国际研究所、以及美国地质勘探局（USGS）的矿物质目录，并可由客户自定义添加光谱库，以进行矿物质的快速识别，且具有GPS和语音备忘录功能。TerraSpec HALO采用专利的矿物质匹配算法，通过将未知物质光谱与内置矿物质谱库匹配，计算匹配矿物后，将其从未知物质光谱中被扣除。使用扣除后的未知物质光谱，继续匹配，最多可以生成7种相关矿物成份的识别。将获取光谱导入计算机Halo Manager软件中可分析多达9种矿物成份。随机自带矿物质评级显示于屏幕右侧，描述矿物结晶程度或构成性质，允许地质学家了解地质或地热的情况，以指引潜在的矿物。参考文档：1. https://mars.nasa.gov/mars2020/spacecraft/instruments/supercam/2. https://finance.sina.com.cn/tech/2021-02-19/doc-ikftssap6896673.shtml3. http://www.globenewswire.com/news-release/2019/07/16/1883283/0/en/Renowned-Researchers-Leverage-Malvern-Panalytical-s-ASD-TerraSpec-Halo-Mineral-Identifier-to-Advance-Investigation-of-Life-on-Mars.html4. https://www.materials-talks.com/blog/2019/07/10/asd-terraspec-halo-used-in-space-based-research/5. 徐伟杰 火星表面模拟矿物和卤水的光谱鉴别研究[D] 山东大学 2018年