2022年3月17日，清華大學精密儀器系先進激光技術研究團隊提出了一種基于多模光纖模式色散和深度學習的高速全光纖化成像方法，實現(xiàn)了千萬幀率高速成像，該工作近期以“深度學習賦能全光纖高速圖像探測”（All-fiber high-speed imagedetection enabled by deep learning）為題發(fā)表在《自然·通訊》（Nature Communications）期刊上。
圖1 高速多模光纖成像系統(tǒng)示意圖。a：實驗原理圖；b：以神經網絡進行圖像恢復的流程圖；c：光纖探頭示意圖；d：照明光（黃色箭頭）側面注入探測光纖的示意圖，信號光（紅色箭頭）在纖芯中傳播；e：探測光纖遠端照片，端面通過燒球來更好地聚焦照明光，比例尺500微米。 該技術通過一個光纖側面耦合器將皮秒脈沖光纖激光耦合到探測光纖中，然后從光纖的遠端出射照到物體上，反射光進入探測光纖后緊接著進入與之連接的一公里長的50/125微米直徑多模階躍光纖中傳播。由于模間色散的存在，進入多模光纖的脈沖光會產生分裂形成脈沖串。如圖2所示，不同的光纖橫模具有不同的群速度，因此在時域上會彼此分離，而這些橫模包含了被探測圖像的空間信息，通過模式色散便可將被探測物體的空域信息在時域上展開。 圖2 被探測圖像與其對應的波形和恢復結果 通過超快光電探測器可以獲得脈沖串波形，經神經網絡模型進行訓練后，可以直接從不同的脈沖波形中恢復出被探測圖像。圖3展示了來自不同數據庫中圖案的成像效果。 圖3 不同類型圖案的成像效果 團隊所提出的新技術的突出優(yōu)點是：幀率主要由脈沖光源的重頻決定，成像幀率高；全光纖化的系統(tǒng)結構緊湊，細如發(fā)絲的探頭大大增加了靈活性；單像素成像，探測波段不再受限于可見光，可擴展到近紅外、甚至中波紅外等其他波段；采集時域信號而非空間分布，抗干擾能力強。該系統(tǒng)在某些高速成像場景中比如體內高速細胞成像，或工業(yè)場景下對難以開放系統(tǒng)的內部高速成像檢測等領域具有巨大應用潛力。 該研究成果近日以“深度學習賦能全光纖高速圖像探測”（All-fiber high-speed image detection enabled by deep learning）為題，發(fā)表在《自然·通訊》（Nature Communications）上。該論文通訊作者為清華大學精密儀器系副教授肖起榕，第一作者為精密儀器系2018級博士生劉洲天。該研究得到了國家自然科學基金資助。
清華大學精密儀器系先進激光技術研究團隊學術帶頭人為系主任、教授柳強，團隊以現(xiàn)代化強國建設與國家重大需求為導向，著眼于光電子技術領域的科學與技術發(fā)展前沿，圍繞固體激光、光纖光學、自適應光學、激光探測等方向，開展基礎科學探索、應用基礎研究和系統(tǒng)技術研發(fā)，全面覆蓋高功率激光光源、光束控制、光電探測等技術領域。團隊承擔國家科技重大專項、國家重點研發(fā)計劃、“973”計劃、“863”計劃、重點驗證、專項配套型號研究等一系列重大項目，形成了從高功率激光光源到微弱光電信號測控的整套技術鏈條，具備完整的激光光電和測控技術能力，在相應研究方面取得了重要進展。2018年獲批建設光子測控技術教育部重點實驗室，2019年入選重點領域科技創(chuàng)新團隊。 論文鏈接： https://www.nature.com/articles/s41467-022-29178-8
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