用于宽带长波红外(LWIR)热成像的超构光学元件

描述

从消费电子产品到国防和国家安全,长波红外(LWIR)成像在许多应用领域都具有重要意义,例如夜视、遥感和远距离成像等。然而,这些成像系统中使用的传统折射透镜体积庞大、笨重,几乎对于所有应用都不够理想。不仅如此,许多长波红外折射透镜都需要昂贵且供应受限的材料(例如锗)。

下一代光学系统要求透镜不仅要比以往更轻、更薄,而且还要保证毫不妥协的成像品质。这一需求推动了超薄超构光学元件(meta-optics)的开发热潮。

最简单的超构光学元件可由平坦表面上的亚波长纳米柱阵列组成,每个纳米柱都会对通过的光子引入局部相移。通过策略性地排列这些纳米柱,可以控制光线产生转向和透镜效果。传统厚度接近1厘米的折射透镜,对应的超构光学元件的厚度可以做到约500微米,这大大降低了光学元件的整体厚度。

然而,超构光学技术面临的一个挑战是强烈的色差。也就是说,不同波长的光会以不同的方式与透镜结构相互作用,其结果通常是超构透镜无法同时将不同波长的光聚焦在同一焦平面上。由于这个问题,尽管超构光学透镜在缩小尺寸和减轻重量方面具有优势,但尚无法完全取代传统折射透镜。

尤其,与可见光超构光学元件相比,长波红外超构光学领域仍有待探索,鉴于该波段独特而广泛的应用,超构光学元件相对传统折射透镜的潜在优势非常显著。

据麦姆斯咨询介绍,由华盛顿大学电子与计算机工程系(UW ECE)领导的一支多机构研究小组利用新的逆向设计框架(MTF-engineering),展示了一种采用超构光学元件的宽带热成像技术,适用于消费电子、热传感和夜视等广泛的应用。该研究成果已经以“Broadband thermal imaging using meta-optics”为题发表于Nature Communications期刊。

调制传递函数(MTF)代表输出图像对比度与输入图像对比度之比,描述了透镜在保持图像对比度时与空间频率的函数关系。MTF-engineering框架解决了与宽带超构光学相关的挑战,以在实验室和实际环境中设计并实验演示超构光学热成像。该研究小组成功基于逆向设计技术,开发了一种同时优化超构光学元件纳米柱形状及全局排列的框架。

利用人工智能和新的逆向设计框架

该研究小组的一项关键创新在于利用人工智能(AI)技术,即一种深度神经网络(DNN)模型,以映射纳米柱形状和相位。在大面积光学元件逆向设计过程中,无法在计算上模拟每次迭代中光与每个纳米柱的相互作用。

为了解决这个问题,研究人员模拟了一个大型纳米柱(也称为“超构原子”)库,并利用模拟数据来训练深度神经网络模型。深度神经网络模型能够在优化循环中快速映射散射体和相位,从而实现对大面积超构光学元件(包含数百万纳米柱)的逆向设计。

人工智能技术

上图为包含超构光学元件的晶圆;下图为所开发超构光学元件的扫描电子显微镜图像,其中包含复杂光散射体(左)和简单散射体(右)。

这项成果的另一个关键创新点是品质因数(FoM)。在逆向设计中,研究人员会定义一个品质因数,并通过计算优化结构或排列,使品质因数最大化。然而,所产生的结果为何是最优的往往并不直观。在这项工作中,研究人员利用他们在超构光学方面的专业知识,定义了一个直观的品质因数。

领导这项研究的UW ECE副教授Arka Majumdar解释说:“品质因数与MTF曲线下的面积有关。我们的想法是通过透镜传递尽可能多的信息,并在MTF中捕捉到这些信息。然后,结合轻型计算后端,我们就能获得高质量的图像。品质因数反映了我们对光学元件的直观认识。当所有波长的表现都一样好时,这个特定的品质因数就得到了优化,从而使我们的光学元件在给定波长具有均匀的性能,而无需将均匀性明确定义为一个优化标准。”

人工智能技术

利用折射近红外透镜(左)、双曲面超构透镜(中)和带有复杂散射体的MTF工程设计超构光学透镜(右)的成像对比。场景b和c为晴天室外拍摄,场景d为室内拍摄。

这种方法结合了超构光学和轻型计算后端的直观优势,与简单超构透镜相比显著提高了性能。

研究人员利用单片硅晶圆制造出了他们设计的超构光学元件,这对于未来的无锗长波红外成像系统极具吸引力。尽管要实现与商用折射透镜系统相媲美的成像质量仍有一定的改进空间,但这项成果代表了向该目标迈出的重要一步。



审核编辑:刘清

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