清华大学电子工程系黄翊东教授团队崔开宇副教授等研制出国际首款实时超光谱成像芯片，相比已有光谱检测技术，其实现了从单点光谱仪到超光谱成像芯片的跨越。
《科学》（Science）综述论文“光谱仪的小型化”将前述超光谱成像芯片技术列为该领域最新研究成果。
光谱作为物质的指纹，光谱成像可以获取成像视场内各像素点物质的组分和含量，为智能感知技术开拓一个新的信息维度。它在工业自动化、智慧医疗、机器视觉、消费电子等诸多领域有着众多应用需求。然而传统基于分光原理的单点光谱仪体积庞大，已有的光谱成像技术一般只能采用逐点逐行扫描或波长扫描的模式，无法获取视野场景中各像素点高精度的实时光谱信息。
此外，光学超表面能够实现对光的相位、幅度、偏振、频谱等参量的灵活调控。然而，传统的超表面设计主要基于规则形状的超原子，限制了其性能进一步提升。
前述团队基于超表面实现了国际首款实时超光谱成像芯片（如图1）。他们通过硅基超表面实现对入射光的频谱域调制，利用CMOS图像传感器完成频谱域到电域的投影测量，再采用压缩感知算法进行光谱重建，并进一步通过超表面的大规模阵列集成实现实时光谱成像。CMOS图像传感器是一种使用CMOS（互补金属氧化物半导体）的固态图像传感器。
首款实时超光谱成像芯片将单点光谱仪的尺寸缩小到百微米以下，空间分辨率超过15万光谱像素，即在0.5平方厘米的芯片上集成了15万个微型光谱仪，可快速获得每个像素点的光谱，工作谱宽450~750nm（纳米），分辨率高达0.8nm。相关成果发表在《光学设计》(Optica)。该论文共同第一作者为清华电子系2017级博士生熊健、博士后蔡旭升、副教授崔开宇，论文通讯作者为崔开宇。
研究团队与清华大学生物医学工程系洪波教授团队合作，基于该实时超光谱成像芯片，首次测量了活体大鼠脑部血红蛋白及其衍生物的特征光谱的动态变化，时间分辨率高达30Hz（赫兹）。通过实时光谱成像，可获取大鼠脑部不同位置的动态光谱变化情况，结合血红蛋白的特征吸收峰，分析获取对应血管区和非血管区血红蛋白含量的变化情况，并可利用神经血氧耦合的机制，得出脑部神经元的活跃状态。
黄翊东、崔开宇团队还进一步提出了基于自由形状超原子(Freeform shaped meta-atoms)超表面的超光谱成像芯片，可突破规则形状的超表面设计，扩大超表面的参数设计空间，进一步提升光谱成像性能（如图2），在工业自动化、智慧医疗、机器视觉、消费电子等诸多领域具有应用需求。相关成果发表在Laser & Photonics Reviews，论文第一作者为电子系2018级博士生杨家伟，论文通讯作者为崔开宇、黄翊东。
自由形状超原子的超表面调制单元具有更加丰富的布洛赫(Bloch)模式，增加了透射谱的丰富性，从而提升了光谱重建精度和光谱分辨率。对宽谱光和窄谱光进行测量重建的结果表明，窄谱光重建的中心波长偏差标准差仅为0.024nm，24色标准色卡的平均光谱重建保真度达到了98.78%。该工作进一步提升了超表面光谱成像芯片的性能，推动未来光谱成像芯片发展及其在实时传感领域的应用。
清华团队研发的实时超光谱成像芯片是微纳光电子与光谱技术的深度交叉融合，作为光谱技术的颠覆性进展，展示出在实时传感领域的重要应用潜力，相关成果已进行产业化。光谱芯片成果转化企业“北京与光科技有限公司”创立后获数亿元融资，入选2021创业邦100未来独角兽，VENTURE50（中国最具投资价值企业50强）新芽榜，2021年中关村国际前沿科技创新大奖-集成电路领域TOP 10。
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