北理工开发高分辨率偏振-高光谱图像传感器，实现复杂环境下多维智能感知
2026-08-29 09:13:49 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
北京理工大学提出了一种多维片上光学成像架构，并进一步制备了片上偏振-高光谱成像传感器。该传感器能够以74 FPS的帧率同步获取光谱和偏振信息，具有2048 x 2448像素空间分辨率、61个光谱通道和4种偏振状态。
光不仅包含传统成像所利用的光强信息，还携带光谱、偏振等高维信息。然而，传统光电探测器通常受光电转换速度限制，只能主要获取光强，使多维光学信息的同步瞬时采集面临挑战。
高光谱成像和偏振成像分别从光谱与偏振维度提供互补信息，可用于表征目标的物理、化学、形貌及结构特征。高光谱成像能够将传统二维光强图像扩展为包含丰富光谱通道的空间-光谱数据立方体，从而利用材料特有的光谱特征实现精确识别。偏振成像则能够进一步揭示目标的形状、纹理和应力等信息。然而，传统光谱或偏振成像系统往往需要依赖光栅、棱镜、窄带滤光片、偏振片、偏振分束器或液晶可变延迟器，并需要空间或光谱扫描以及复杂的光学、机械结构，因而难以同时满足高分辨率、实时成像、系统集成和小型化的需求。
据麦姆斯咨询介绍，为应对上述难题，北京理工大学研究团队近期提出了一种多维片上光学成像（Multi-dimensional On-Chip optical Imaging, MOCI）架构，并进一步制备了片上偏振-高光谱成像（Polarization-Hyperspectral Imaging, PHI）传感器。该传感器能够以74 FPS的帧率同步获取光谱和偏振信息，具有2048 x 2448像素空间分辨率、61个光谱通道和4种偏振状态，为复杂光学环境下紧凑、高通量的瞬时多维成像与智能感知提供了新路径。相关研究成果已经以“A high-resolution polarization-hyperspectral image sensor for complex intelligent sensing”为题，发表于Nature Communications期刊。
图1 多维片上光学成像（MOCI）架构原理及示例
多维片上光学成像架构包括三个功能层，分别是多维编码层、图像采集层和计算重建层。其中，多维编码层由多个调制子层组成，每个子层负责调制特定的光学维度；经过编码的多维信息被耦合至光强维度，再由二维图像传感器芯片完成采集；随后，计算重建层利用压缩感知或深度学习算法，从单次曝光获得的耦合测量结果中恢复原始多维光学信息。这种“光学编码+计算解码”的方式能够将高通量多维光学信息压缩至较少的采集数据中，有利于降低数据量和系统带宽需求。
基于多维片上光学成像架构，研究团队将宽带多光谱滤光阵列（BMSFA）、线偏振滤光阵列（LPFA）和CMOS图像传感器芯片进行垂直集成，构建了偏振-高光谱成像（PHI）传感器。BMSFA采用16种宽带光谱调制材料，以4 x 4阵列形式排列；LPFA则利用纳米线栅偏振器，对0°、45°、90°和135°四种线偏振状态进行编码。入射光首先经过BMSFA完成光谱调制，随后通过LPFA完成偏振编码，最终由CMOS图像传感器芯片采集。最后，研究人员利用联合重建神经网络，从单幅二维光强测量结果中恢复原始偏振-高光谱信息。
图2 偏振-高光谱成像（PHI）传感器的性能
该偏振-高光谱成像传感器可覆盖400-1000 nm光谱范围，平均光谱分辨率达到2 nm，具有2048 x 2448像素空间分辨率、61个光谱通道、4种偏振状态以及74 FPS成像速度；线偏振消光比最高达到5个数量级。定量测试显示，其重建单色光的平均半峰全宽（FWHM）误差为0.26 nm，中心波长误差为0.22 nm。与商用光谱仪测量结果相比，平均光谱保真度达到99.88%。该传感器的数据吞吐量较已有报道的代表性方案提升超过两个数量级。
图3 强雾环境下的偏振-高光谱成像应用
研究团队还将偏振-高光谱成像传感器应用于雾霾、反射、眩光及三维场景等复杂光学环境。在强雾环境下，该传感器结合偏振信息与物理引导去雾模型，通过估计偏振大气光成分抑制散射，同时恢复61个光谱通道上的目标本征反射光谱。在真实绿色植物与人工塑料植物的识别实验中，即使两者具有相似的可见颜色，偏振-高光谱成像传感器仍能依据材料特异性光谱实现区分，重建光谱保真度达到99.81%。
图4 强反射和眩光场景的高光谱传感应用
针对强反射和眩光场景，偏振-高光谱成像传感器能够在单次曝光中分离反射光与透射光的高光谱信息，并实现高动态范围高光谱成像。研究团队利用偏振调制结合HDR融合算法，在抑制眩光的同时保持光谱信息。与商用光谱仪测量结果对比，重建光谱保真度达到99.93%，显示出该技术在复杂光照条件下进行高精度材料光谱感知的能力。
图5 高光谱三维建模应用
此外，研究团队将偏振-高光谱成像技术拓展至高光谱三维建模。通过单次瞬时测量和深度学习重建，系统能够同步获得高光谱图像、表面高度图和法向图。重建光谱保真度超过99%，与三维扫描仪获得的真实数据相比，高度图和法向图的PSNR分别达到35.07 dB和35.32 dB。由于形貌信息与光谱信息均来自同一次测量，两类信息在空间上保持同步，从而能够同时分析目标表面形貌和材料属性。
当然，目前该技术仍存在进一步提升空间，包括低信噪比条件下弱窄带光谱峰和高频光谱结构的恢复、大规模高分辨率偏振-高光谱数据立方体重建所需的较高计算资源，以及不同光照和低照度环境下传感性能的泛化能力与鲁棒性。未来，研究人员计划引入更先进的光学编码结构、光学编码材料和MEMS技术，以进一步获取相位、光场等高维光学信息；同时结合更先进的深度学习、大模型以及专用计算芯片，提高多维信息重建与解混精度，并推动片上多维光学传感向更高集成度和更强实用性发展。
总结而言，多维片上光学成像架构和偏振-高光谱成像传感器展示了一种面向片上瞬时多维成像的新技术路径。通过在单一成像平台上完成光谱和偏振信息的联合编码、采集与计算重建，该技术兼具高空间分辨率、高光谱维度、高帧率和片上集成等特点。其在雾霾抑制、反射/透射分离、眩光去除以及高光谱三维建模等场景中的验证，表明该技术有望服务于自动驾驶与自主导航、遥感、机器视觉等智能感知领域，尤其适用于传统成像系统容易受到复杂光学环境干扰的应用场景。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-026-76971-w
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