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光譜儀是將成分復雜的光分解為光譜線的科學儀器，由棱鏡或衍射光柵等構成，通過光譜儀對光信息的抓取、以照相底片顯影，或電腦化自動顯示數(shù)值儀器顯示和分析，從而測知物品中含有何種元素。

光譜學是基礎研究和工業(yè)過程中使用最廣泛的技術之一。然而，臺式光譜系統(tǒng)通常體積龐大、價格昂貴，并且主要設計用于實驗室和工業(yè)光譜分析。近年來，研究人員一直致力于開發(fā)小型化、便攜式和廉價的光譜儀系統(tǒng)，以便于在日常生活中實現(xiàn)現(xiàn)場、實時和原位光譜分析等新興應用。然而，由于過于簡化的光學設計和緊湊結構的機械限制，小型化光譜儀系統(tǒng)的實際光譜識別性能通常比它們的臺式對應物低得多。

近日，美國紐約州立大學布法羅分校與沙特阿卜杜拉國王科技大學的聯(lián)合科研團隊開發(fā)了一種緊湊型等離子體“彩虹(rainbow)”芯片，能夠實現(xiàn)快速、準確的雙功能傳感，在選定的條件下，其性能可超越傳統(tǒng)的便攜式光譜儀。

研究人員提出了基于深度學習的智能彩虹等離子體光譜儀概念，并構建了帶有等離子體啁啾光柵的光譜儀示例。智能光譜儀主要由三部分構成：空間模式、預訓練神經(jīng)網(wǎng)絡以及對應的波長。該光譜儀利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡預測了所測量的共振模式圖像中的未知入射光光譜，而無需使用傳統(tǒng)的線性響應函數(shù)模型。

該緊湊型等離子體光譜儀利用普通相機拍攝的單幅圖像，即可精確地獲得照明光源光譜的光譜信息和偏振信息。在經(jīng)過適當訓練的深度學習算法的輔助下，研究人員僅用單幅圖像就能表征葡萄糖溶液在可見光光譜范圍內(nèi)的雙峰和三峰窄帶照明下的旋光色散(ORD)特性。該微型光譜儀具有與智能手機和芯片實驗室(lab-on-a-chip)系統(tǒng)集成的潛力，為原位分析應用提供新的可能。

相關研究成果Imaging-based intelligent spectrometer on a plasmonic rainbow chip于近日發(fā)布在國際期刊《自然通訊》(Nature Communications)。

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