近红外片上光谱芯片:能否引领“万物可感知”的智能技术革命?
用移动终端扫描水果即可实时获取含糖量与农药残留数据,借助可穿戴设备实现血糖水平的无创实时监测,通过无人机巡查湖泊便能快速生成水质分析报告——这些曾局限于科幻设想的场景,正随着近红外片上光谱传感芯片的技术突破,逐步从概念走向现实。作为“片上光谱分析”领域的核心创新成果,该芯片以微型化、高性能的技术特征,打破了传统光谱技术的应用边界,为“万物可感知”的智能时代提供了关键技术支撑。

光谱被学界誉为物质的“光学指纹”,其核心原理在于不同物质在光照条件下,会对特定波长的光产生吸收或反射效应,形成具有唯一性的光谱特征。通过解析这些特征信号,可精准识别物质的化学成分与构成比例,这一特性使光谱技术成为物质分析领域的核心手段。然而,传统光谱仪长期面临体积庞大、制造成本高昂、操作流程复杂等技术痛点,始终局限于实验室场景应用,难以向民用消费、现场检测等多元化场景延伸。因此,推动光谱技术普及的核心命题,在于突破“微型化”技术瓶颈——如何在微米级芯片载体上,同时实现宽广的检测波段覆盖与超高的光谱分辨率,即兼顾“宽波段探测”与“高精准识别”双重目标。
近红外波段因蕴含丰富的分子振动与转动光谱信息,成为物质成分无损分析的理想波段,在医疗健康、农业生产、环境监测等领域具有不可替代的应用价值。但长期以来,该波段相关技术发展受限于两大难题:一是探测器制造成本居高不下,系统集成结构复杂,导致长波近红外便携化应用进展迟缓;二是现有芯片级光谱方案存在性能失衡问题——部分方案需集成数百个探测单元,显著增加了系统复杂度与制造成本;另一部分方案则受限于工作波段狭窄,无法满足实际应用中的宽范围检测需求。尽管近年来微型光谱仪相关研究持续推进,但多数成果未能在“分辨率”“带宽”与“成本”三者间实现有效平衡,尤其在近红外波段,探测器与光谱滤光片的片上集成工艺复杂、对准精度要求严苛,进一步制约了技术产业化进程。因此,研发高性能、低成本、易制造的近红外片上光谱系统,成为该领域亟待突破的关键课题。
针对上述技术瓶颈,河南省科学院物理研究所研究团队提出了创新性技术方案,研发出“滤波器与探测器直接单片集成”的新型光谱芯片架构,实现了滤波功能与探测功能的结构深度融合。在核心器件设计上,团队创新研发周期可调谐纳米孔阵列结构,构建高性能等离子体窄带滤波片,该滤波片的窄带滤波能力可达5nm,Q因子高达284,为高分辨率光谱重建奠定了关键硬件基础。
在集成工艺层面,该芯片通过SiNₓ间隔层将滤波结构与InGaAs光电探测器直接实现单片集成,成功省去传统工艺中复杂耗时的对准步骤,不仅大幅提升了器件制造效率,还显著增强了产品的一致性与可靠性。在系统设计上,芯片采用4×4共16通道的超像素架构,每个像素单元集成16个不同中心波长的滤光单元,实现900-1700nm近红外关键波段的全面覆盖。结合先进的计算光谱重建算法,该架构可通过少量通道采集的数据,高精度复原完整连续的光谱信息。此外,该芯片还成功实现片上多光谱成像功能,所重建的图像具备边界清晰、光谱保真度高的技术优势,为后续多元化应用场景落地提供了坚实支撑。
凭借紧凑的集成架构、优异的光谱性能与可扩展的制备工艺,该芯片级光谱技术展现出广阔的应用前景与产业化潜力。在医疗健康领域,其可集成于手持检测设备或可穿戴终端,实现血糖、血液成分等健康指标的无创实时监测,为个人健康管理提供精准、便捷的技术支撑;在智慧农业领域,搭载该芯片的无人机可对农田进行大范围快速扫描,精准识别作物长势、病虫害发生情况及土壤养分含量,为精准施药、智能灌溉、科学种植提供数据驱动支持;在工业与环境监测领域,该技术可用于化学品现场快速识别、水体污染实时检测,以及食品、药品等产品的安全筛查,为安全生产与环境治理提供可靠技术保障。
目前,该项研究成果发表于Nanophotonics期刊。作为河南省科学院物理研究所为第一单位、郑麒麟博士为第一作者、何小波研究员为通讯作者的重要研究成果,该项目得到了河南省科学院基本科研业务费、国家自然科学基金、河南省科技攻关项目等多项课题资助,绍兴大学梁丽博士、佛山大学张宇博士为研究提供了重要技术支持。
从实验室中的大型台架设备到嵌入移动终端的微型芯片,光谱技术的每一次微型化突破,都在推动人类向“万物可感知”的智能世界稳步迈进。近红外片上光谱芯片的技术创新,不仅解决了传统光谱技术的应用痛点,更构建了连接实验室技术与民生需求的桥梁。随着该项技术的持续成熟与产业化推广,其将在医疗健康、农业生产、环境治理等多个领域引发深层次变革,以科技赋能生活品质提升,让健康管理更精准、食品安全更可控、环境监测更高效,为构建智能、安全、可持续的未来社会提供核心技术支撑。
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AI机器人自动装调光学系统:Science Advances最新研究解读
这项研究由MIT团队完成,平台名为OptoMate。它要解决的问题很直接:能不能让研究人员用自然语言描述实验目标,剩下的——设计光路、摆放元件、精密对准、执行测量——全部由机器自动完成?
2026-08-20
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光学系统的透过率检测:从单波长到全光谱的测量方法
一个镜头标注"透过率≥95%",这个95%是什么意思?在哪个波长?中心波长还是全波段?一片看起来透亮的镜片,可能在550nm透过率高达99%,但在650nm却只有85%——这个差异会直接影响成像系统的色彩还原和光通量。透过率(Transmittance)是光学元件最基本、却也最容易被笼统对待的参数。精密测量需要明确回答三个问题:测哪个波长、测多大的入射角、测透过还是测透射。本文从透过率的定义、单波长与全光谱测量方法、以及测量误差的控制三个维度,系统介绍光学透过率检测。
2026-08-19
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干涉仪的光源:稳频激光器如何决定检测精度
干涉仪测量面形精度的核心依据是"波长"——光波长λ是干涉测量的"尺子"。如果这把尺子本身在漂移,测量结果就失去了基准。一片镜片测出面形RMS=0.02λ,但如果光源波长漂移了万分之一,这个"λ"本身的定义就偏差了万分之四——直接转化为测量误差。干涉仪的光源(通常是稳频氦氖激光器)是整个测量系统的精度基准,它的波长稳定性、相干性和功率稳定性,直接决定了干涉测量的精度上限。本文从干涉测量对光源的要求、稳频激光器的工作原理和光源质量对测量的影响三个维度,系统介绍干涉仪光源的工程理解。
2026-08-19
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用 1.5 秒守住百万片产线: ImageMaster®PRO AR Reflection 把 AR 波导检测做成了「快门」
中国智能眼镜零售量 40.2 万台,同比+96%;零售额 8.1 亿元,同比+102%;4 月份单月又跳到+119%。商务部数据把这条曲线再推一层:2026 年 4 月智能眼镜网络零售额同比+175.2%。IDC 把视野放到全球:2026 年全球 AI 眼镜出货预计 2368.7 万台,中国市场 491.5 万台、同比+77.7%。
2026-08-19
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振动/冲击工况读图指南 — 从一份随机振动+冲击试验报告看镜头"在路上"的稳定度
拿到 WaveMaster 或其他波前传感器输出的一份"温度扫描"报告,下一步该看什么?本文讲清三件事:报告里到底在测什么、三步判读法怎么走、四种典型变温模式如何识别。文末附一份 5 项异常检查清单,可以照着对一份新报告。
2026-08-18
