概括
研究人员开发了一种用于微型光谱仪的新型等离子Schottky光探测器. 该设备与深度神经网络 (DNN) 结合,使用最小组件准确重建光谱,从而实现便携式光谱分析.
科学领域:
- 光子学和纳米技术的使用.
- 频谱学是一种光谱学.
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 对芯片上和便携式应用来说,光谱仪的小型化至关重要.
- 体舒特基光电探测器提供了一个无镜,CMOS兼容的谱测量方法.
研究的目的:
- 通过使用集成的等离子纳米结构Schottky光探测器,报告直接检测的光谱分析.
- 通过使用有限数量的设备和深度神经网络 (DNN) 高精度重建未知的光谱的能力.
主要方法:
- 一个集成的垂直合的等离子纳米结构Schottky光探测器的制造和表征.
- 使用深度神经网络 (DNN) 来从光检测器阵列数据中进行光谱重建.
- 在450-950纳米范围内进行宽带光谱分析.
主要成果:
- 塑的肖特基光探测器表现出快速响应 (600 kHz带宽) 和高检测能力 (8.65 × 10^10 斯).
- 一个DNN成功地重建了未知的光谱,平均平方误差 (MSE) 为1.57 × 10^-4.
- 高光谱分辨率为7纳米,仅使用20个不同的光检测器设备才能实现.
结论:
- 集成的等离子Schottky光探测器是基于芯片的光谱仪的一个可行的组件.
- 基于DNN的光谱重建能够通过紧的设备足迹进行准确的分析.
- 这项技术为开发高性能小型化光谱仪提供了一个有前途的途径.
