材料百态
随着信息技术的高速发展，光场感知技术在各个领域的重要性日益凸显。光场不仅包含光强度，还包括偏振、频率和相位等多维度信息。这些信息对于揭示物质的组成和表面形貌至关重要，在光通信、遥感、工业检测、医疗诊断、化学分析和环境保护等领域都有广泛的应用价值。
光谱与偏振探测
光谱探测与偏振探测是获取关键信息的主要手段。光谱探测通过分析光的不同波长成分来获取信息，是光按照波长或频率分解后的分布图，由于每种物质在不同波长下对光的吸收和反射特性各不相同，光谱就像一张包含重要信息的“身份证”，分析光谱特性可以让我们获取物质的详细信息。
例如，我们可以通过分析植物反射出来的光谱确定植物的健康状况；分析星光光谱了解恒星的化学组成和运动状态；而在化学中，分析光谱则可以确定溶液中各种化学成分的浓度。
光的偏振状态是指光波振动的方向，通过分析光波振动方向，可以揭示物体表面的形貌信息、分子结构和应力分布等信息。光的偏振属于矢量性质，光在通过不同介质时，其偏振状态会发生变化。
人眼可以直接或间接观察到光的强度、颜色（波长）、相位信息，但无法感知光的偏振状态，所以偏振光学的研究应用起步较晚，也更加复杂。
偏振探测可以应用于几个方面：在工业检测领域，偏振探测可以检测到金属表面微小的裂纹或其他缺陷，从而保证产品的质量和可靠性；在遥感领域，通过分析地表反射光的偏振状态，可以区分不同类型的植被和土壤，甚至可以检测出油污染等环境问题，提供比传统遥感更丰富的信息，有助于环境监测和自然资源管理；在生物医学领域，利用偏振显微镜可以观察到细胞和组织的结构变化，帮助医生进行更加准确的诊断。
传统探测器的问题与局限
现有的偏振和光谱探测器通常只能在固定波长下获取偏振信息，或在固定偏振状态下获取光谱信息。然而，在自然界的许多场景中，光场可能在宽光谱范围内携带任意的偏振和强度变化。
现有的偏振和光谱探测器存在两个主要问题：一是其探测能力与所需的时间或空间成正比；二是无法准确探测宽光谱范围内具有任意变化的偏振和强度的高维光场信息。
为了解决以上问题，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所的李炜研究员团队与新加坡国立大学的仇成伟教授团队合作，开发了一种基于色散表面的高维光场探测器。
这一新型探测器能够利用单个器件通过单次测量，对宽带光谱范围内具有任意变化的偏振和强度的高维光场进行全面表征。这一突破性的研究显著提升了光场信息的探测能力，极大地提高了探测的灵活性和效率，开启了高维光场探测的新视角。
与传统光检测方法对比示意图
（图片来源：Dispersion-assisted high-dimensional photodetector）
高维光场探测器的开发
这项研究的核心创新在于利用简单的薄膜界面和空间色散与频率色散特性，利用空间色散和频率色散特性将光的高维信息投影到波矢空间中。这种设计不仅简化了传统光谱和偏振探测器的复杂结构，还极大地提高了探测效率和精度。
先要了解，薄膜界面是两种具有不同折射率的材料之间的过渡。它就像是光的“分拣”站，当光线穿过这些界面时，由于折射率的差异，光的传播方向和速度会发生改变，产生折射和反射。使得不同波长和偏振态的光以不同的方式受到影响。
例如，一些波长的光可能在界面上被强烈反射，而其他波长的光则可能穿过界面继续传播。通过设计薄膜的厚度和材料组合，研究团队能够在波矢空间中实现对光的频率和偏振的敏感性。
在选择薄膜材料和结构时，就要施展出材料的魔法。研究团队选择了二氧化钛（TiO₂）和二氧化硅（SiO₂）这两种可见光波段具有“高透射率”的材料作为主要材料。高透射率意味着光在通过这些材料时能够保持较高的能量传输效率，从而提高探测器的灵敏度和精度。此外，这些材料的光学特性使得它们能够在不同波长和偏振状态下产生所需的散射和折射效果，从而实现对光场信息的高效编码。
这种对光的频率和偏振的敏感性可以很容易被共振设计和放大，为了证明这一点，研究团队构建了Fabry–Pérot腔。Fabry–Pérot腔由两个相互平行且高度反射的镜子组成，利用光在腔内多次反射，使得不同波长和偏振态的光会经历不同的干涉效应，从而在腔内产生特定的传输特性。通过这种方式，对光的频率和偏振的敏感性被进一步增强。
单次高维检测方法示意图
（图片来源：Dispersion-assisted high-dimensional photodetector）
此外，通过在两侧堆叠多层薄膜结构，研究团队不仅实现了宽带光谱探测，还实现了全斯托克斯偏振探测。全斯托克斯偏振探测是一种先进的光学表征技术，它能够同时测量描述光偏振态的所有四个斯托克斯参量(S₀, S₁, S₂, S₃)，提供光偏振特性的完整信息。
这四个参量分别表示光的总强度、水平/垂直方向和+45°/-45°方向的线偏振光强之差、以及左旋/右旋圆偏振光强之差。传统的偏振探测方法通常只能测量其中一两个参量，难以全面刻画光的偏振态。
为了从复杂的光场数据中提取有用信息，研究团队采用了深度残差网络（ResNet）来进行解码。ResNet是一种常见的神经网络架构，可以把ResNet想象成一座复杂迷宫中的捷径，这些捷径帮助模型更快速地找到出口，即数据中的有用信息，使得网络能够更深、更有效地进行训练。
相比其他神经网络结构，ResNet在学习效果和训练时间上表现更佳，并且能够高效处理高维度的矩阵数据。
当光通过设计好的薄膜界面和腔体结构时，光的偏振和光谱信息被编码成复杂的二维透射分布信息。这些信息被高分辨率相机记录下来，并输入到预先训练好的ResNet模型中。
由于同时编码了复杂的偏振和光谱信息，并且实验上会引入额外的系统噪声，初期采用的其他信息提取方法只能实现对线偏振态的提取分析。通过测试，研究团队最终确定ResNet模型可以成功实现高维信息的提取。
实现更高效、精准的光场探测
为了验证高维光场探测器的实际探测效果，研究团队选择了两种典型的高维光场进行实验测试：一种是双色双偏振激光场，另一种是宽带光照射金表面所产生的反射光场。这两种光场具有复杂的偏振和光谱信息，是检验探测器性能的理想选择。
在这些实验中，研究团队证明了所设计的高维光场探测器能够利用单次测量精确探测这些复杂光场的信息。
例如，在双色双偏振激光场的测试中，探测器能够同时获取两种不同波长和偏振态的光场信息，并准确还原其光谱和偏振特性。在宽带光反射实验中，探测器也成功地捕捉到了反射光场中各个波长的强度以及偏振态的变化，从而更全面地描述光场信息。
为了进一步展示该探测器的集成度和便捷性，研究团队将薄膜与微透镜阵列和大面积成像传感器阵列进行“三明治”式的组合，开发出了一种无需对准、单次测量的超集成高维光场成像仪。
该成像仪可以在一次成像中同时获取目标的偏振和光谱信息，实现高精度高维成像。这种设计不仅降低了实验装置的复杂性，还显著提高了探测效率和准确性。
高维光电探测器和成像仪实验
（图片来源：Dispersion-assisted high-dimensional photodetector）
未来，研究团队计划在其他的宽波段范围内实现相似的高维探测效果，并探索在实际应用中的高维探测系统，例如在户外场景的高维探测。同时，利用如超表面、二维材料等材料体系实现探测器的进一步小型化，降低所需的先验数据量，以实现更高效、精准的光场探测。
参考文献：
1.Fan, Y., Huang, W., Zhu, F. et al. Dispersion-assisted high-dimensional photodetector. Nature 630, 77–83 (2024).
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