封面展示了一種片上集成微納結構的紅外偏振探測器的工作模式。該器件通過像素級偏振敏感微結構實現紅外入射光的全偏振信息解耦，并在像素級光吸收區將解耦后的偏振信息轉換為電信號。隨后，對讀出電信號進行校正與重構，以實現被測目標全偏振特征的實時提取。該片上集成微納結構的紅外偏振探測器具有高集成度和實時成像能力，可高效獲取被測目標及場景的材料成分、表面形貌和理化特性等，在**、民用及醫療等領域展現出重要應用價值。

1、背景介紹

偏振是電磁波重要的信息組成部分，指光波的振動方向。當光波與介質表面進行交互或穿過介質時，其振動方向可能會發生改變，變化后的光波偏振信息可以反映介質的材料、表面形貌和理化性質等。通過分析光場的偏振信息，在傳統二維空間強度分布的基礎上疊加偏振度、偏振角等偏振特性參數，實現對被測場景的實時偏振成像，在目標檢測、反偵察、材料缺陷檢測、生物組織病變診斷等方面具有重要的應用價值。特別是在紅外波段，增強偏振維度信息可以在傳統強度成像的基礎上抑制背景雜波，提升復雜環境下對目標的識別能力。

針對輕量化、高集成度和穩定性、實時全偏振紅外探測的需求，基于像素級偏振敏感結構的紅外分焦平面（DoFP）的偏振集成探測方案成為新一代紅外探測技術的重點發展方向。微納結構以其強大的光場調控能力，可在像素級尺度上對全光信號定制定向傳輸和局域通道，在DoFP方案中承擔偏振解析功能層的關鍵角色。該功能層通過三維高精度貼合等集成技術，與紅外探測器芯片實現高效耦合，從而提升探測系統的集成度與性能穩定性。

2、關鍵技術：高效率偏振解耦和高精度偏振重構技術進展

目前，用于分焦平面片上集成的像素級偏振調控結構正在被持續探索與優化。一方面，紅外波段的探測依賴于目標自身的輻射，信號強度較弱，這對能量利用效率提出了更高要求。輻射能量的損耗將直接影響偏振探測器件的響應率，進而降低探測能力。另一方面，隨著工作波長增加和響應尺寸減小，結構設計難度增大并且串擾加劇，這是目前分焦平面紅外偏振探測器消光比提升受限的兩個關鍵因素。總的來說，面向分焦平面偏振成像的微偏振片結構設計，研究人員正在以下幾方面開展進一步研究：探索濾光結構到偏振復用結構的轉變，以提高能量利用效率[圖1（b）]；進一步附加像素級的光會聚能力，以降低鄰近像元之間的光串擾[圖1（c）]；借助超表面高超的光場調控技術實現對偏振光譜的同步探測[圖1（d）]；引入人工智能算法，使復雜微納結構的設計能力趨近于物理極限[圖1（e）]。這些設計還涵蓋了寬譜工作范圍內的消色差能力以及大入射角度下的探測能力等關鍵指標。同時，大量出色的研究也從集成器件的整體優化角度出發，關注集成器件的協同設計，并在信號讀出后進行偏振校正和高精度偏振重構，如圖1（f）所示。以上技術的突破是推動分焦平面探測方案走向實際應用的關鍵。

圖1 片上偏振紅外成像器件[1]

2.1 偏振“濾"光

若在偏振濾光的基礎上引入像素級的光場會聚，將目標偏振分量的光場信號局域在對應像素的吸收區中心，就能在較大程度上抑制鄰近像元之間偏振信息的串擾。圖2（a）所示為SONY公司在2019年推出的一款商用偏振圖像傳感器IMX250MZR，引入像素級微透鏡，將微型偏振片置于微透鏡下方，在抑制鄰近像素信息干擾的同時提高了光子收集效率，其像素規模為2448×2048，消光比高達84∶1[2]。得益于近些年超表面技術和微納加工技術的發展，基于微納結構的二維平面光學成為新的關鍵方法。2022年，光電技術研究所[3]也基于偏振依賴的相位優化原理，在毫米級較大尺寸上提出了一種無串擾的寬帶消色差全斯托克斯成像偏振方案，如圖2（b）所示。與單一偏振優化方法相比，在9~12 μm范圍內的任意偏振入射光下，該方案的平均串擾減小了30%以上，保證了偏振狀態的精確測量，有效消除了寬譜色差。

圖2 偏振“濾"光及會聚方案[2][3]

2.2 偏振復用

以金屬線柵和“濾光"型超構表面為代表的微偏振片的能量利用率極限僅為50%，若要進一步提高能量利用率，在光場的像素級空間壓縮能力的基礎上引入偏振復用的處理能力尤為關鍵。2018年，加州理工學院[4]基于介質超表面提出了在X/Y、A/B、L/R三組偏振基上同時進行復用和光場會聚的方案，如圖3（a）所示，并在以850 nm 為中心、半峰全寬為10 nm 的光譜范圍內給出了全斯托克斯的偏振態表征結果：2×3超像元尺寸為9.6 μm×14.4 μm，能量利用率為60%-65%，突破了分焦平面偏振濾波探測中50%的理論測試效率極限。南京大學[5]結合傳輸相位和幾何相位提出了基于全介質超表面的可見光全斯托克斯分焦平面偏振測量方案[如圖3（b）所示]，并在530 nm處進行了全斯托克斯偏振驗證。結果顯示，能量利用率超過了54%。

圖3 偏振復用及會聚方案[4][5]

2.3 功能性微結構的逆向設計

基于超表面光場調控的偏振集成器件結構設計需要同時實現多個參數的優化，如偏振特性、色散特性、傳輸效率等，這對數據庫規模和豐富性的要求呈指數級增長，同時這也使得嚴格依賴物理模型推導超構表面的傳統設計方法在設計自由度和功能復雜性方面面臨嚴峻挑戰，在多功能場景下難以滿足需求。近年來，人工智能輔助設計在光物理領域迅速滲透，突破了傳統設計方法的局限，為超構表面設計提供了更加高效的途徑，可減少計算和實驗資源的消耗。圖4展示了基于深度學習技術的正向和逆向設計框架[6]。將結構參數（如幾何、材料等參數的數組形式）輸入到神經網絡中，通過仿真或實驗獲得輸出的物理響應。在訓練過程中，神經網絡用于確定輸入和輸出之間的映射關系，而正向設計則利用該網絡預測給定結構的物理響應，這些物理響應可用于數據庫的擴充。交換輸入和輸出數據并應用類似的訓練過程，預測能夠實現目標物理響應的結構參數這一逆向過程，可用于高效推理滿足目標相位的器件結構。

圖4 基于人工智能算法的超表面結構正向及逆向設計框架[6]

2.4 高精度偏振重構

受限于超表面結構的色散作用以及微結構的加工誤差，實際測試超表面結構的偏振消光效果以及光譜分辨率效果不盡如人意，較難在寬譜范圍內實現片上集成的高消光比器件。鑒于此，可在以下兩方面開展進一步研究：首先，優化器件的物理結構，提升濾光/復用的聚焦效率及寬譜消色差效果，前者是基礎，而后者是亟待解決的重要問題；其次是對數據處理方法進行創新，基于重構算法提升信息還原能力，這是應對挑戰與需求的必然選擇。在對集成器件全鏈路光場傳輸及光電轉化過程進行建模的基礎上，運用重構技術來提高空間分辨率并降低噪聲干擾，可以實現對隱含信息的有效還原，這將為科學研究和實際應用提供更為精準和全面的成像數據。在可重構的光電探測器件中，光響應測量和光特性提取被視為信息編碼和解碼過程。光電探測器充當編碼器，將未知的高維物理量（光的固有物理性質）轉換為探測器響應輸出，通道讀取探測器攜帶有噪聲分量的輸出，破譯編碼的高維信息，如圖5所示[7]。器件的可重構性與神經網絡的結合，可以有效解碼高維光響應向量，從而降低器件的物理復雜性。

圖5 高維物理量重構示意圖[7]

3、總結與展望

紅外探測技術利用物體自身的輻射進行探測和成像，可在低光或無光環境下對目標進行檢測。若引入偏振維度，則可以在多個特征維度上對目標和背景進行區分，從而可以在復雜的背景下實現更準確的目標識別和特征提取。推動基于微納結構的片上紅外偏振成像器件的發展具有重要意義，未來的研究和應用應當關注以下幾個關鍵點：1）微偏振片的設計；2）集成器件的設計和加工；3）讀出數據后處理。分焦平面偏振成像技術為獲取更全面和高效的光學信息提供了重要手段，但若要在紅外波段實現高消光比和高能量利用率的成像和應用，在結構設計上仍存優化空間。通過需求牽引和多方向融合設計，可為紅外偏振、光譜等微型光學成像系統的發展和應用提供新途徑。

參考文獻： 中國光學期刊網

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