编辑 | 萝卜皮

具备智能功能的光电探测器在未来技术中将扮演重要角色。然而，有限像素内完成复杂检测任务仍存在挑战。

吉林大学的研究团队报道了一种新型的差分钙钛矿半球形光电探测器，该探测器被设计用于智能成像和位置跟踪的智能**。这种钙钛矿半球形光电探测器具有出色的性能表现，包括高外量子效率（约为1000%）和低噪声（10^−13 A Hz^−0.5），从而实现了稳定且大幅响应信号的变化。这一技术的突破性发展将为光电领域的研究和应用带来重要的进展。

通过计算机算法分析仅8个像素的差分光响应，在低成本、无透镜的设备结构中实现了彩色成像能力和4.7 nm的计算光谱分辨率。

通过机器学习模拟不同施加偏置下的差分电流信号，可以记录**检测信息，通过颜色分类功能动态跟踪物体在三维空间或二维平面中的运行轨迹。

该研究以「Differential perovskite hemispherical photodetector for intelligent imaging and location tracking」为题，于 2024 年 1 月 17 日发布在《Nature Communications》。

现代技术的快速发展使得具有先进功能且低成本的智能化光电探测器成为必然趋势。光子检测的进步涉及多个方面，包括光子效率、广角视觉、图像有效性、颜色分类、物体定位和数字信息传输等。

然而，传统光学成像技术常含冗余、重复和不相关信息，相机的矩阵传感器也增加了成本和复杂度。因此，我们需要改进成像系统。

为了实现广角、夜视等不同成像场景下的多功能，智能手机的传统做法是集成多个摄像头，在不同情况或需求下使用单独的不同摄像头。复杂的光学元件和重复的像素矩阵元件实际上是对空间和成本的浪费。

基于傅里叶变换的单像素成像部分解决了这个问题。通过傅里叶变换将二维图像转换为频域，仅一个单像素光电探测器就可以通过监测物体反射光引起的光电流变化来记录图像信息。借助傅里叶算法，通过傅里叶逆变换，根据傅里叶谱系数重建物体图像。

图示：用于智能检测的差分半球光电探测器。（来源：论文）

在**的研究中，吉林大学团队报道了一种具有8个差分像素的差分钙钛矿半球形光电探测器；使用不同应用偏差下的差分像素大小、位置和响应率，以及傅里叶变换算法和神经网络拟合 (NNF) 辅助机器学习，能够兼容地集成各种功能，例如计算光谱仪、广角成像、颜色分类、位置跟踪等。

低噪声（~10^−13 A Hz^−0.5）、高 EQE（~1000%）和半球形器件架构使大差分信号能够收集更多感兴趣的信息。将差分光电探测器的优点与机器学习和 NNF 工艺相结合，可以进一步增强**进的光电探测器。

这种简便的设计不仅节省了构建复杂探测器阵列的空间和成本，而且将探测器性能推向了智能化。然而，数据采集和分析过程仍然需要强大的计算能力，这可能会延迟结果的及时性或损害结果的准确性。

尽管如此，仍需要进一步的模型设计和算法优化，通过展示智能性能的进步来提高差分检测器的成熟度。通过集成差分半球形探测器阵列，大多数先进光电探测器可以进一步智能化和小型化，以适应未来的人工智能应用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-44857-4