Иллюстрация однопиксельного дифракционного терагерцового датчика, который может обнаруживать скрытые дефекты в 3D-образцах с помощью освещения снимка, а также фотография его 3D-печатного прототипа.
Фото: Лаборатория Озджан @ Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе.

В сфере инженерии и материаловедения обнаружение скрытых структур или дефектов в материалах имеет решающее значение. Традиционные системы терагерцовой визуализации, основанные на уникальном свойстве терагерцовых волн проникать через визуально непрозрачные материалы, были разработаны для выявления внутренней структуры различных представляющих интерес материалов.

Эта возможность обеспечивает беспрецедентные преимущества во многих приложениях для промышленного контроля качества, досмотра, биомедицины и обороны. Однако большинство существующих терагерцовых систем визуализации имеют ограниченную пропускную способность и громоздкие установки, и им требуется растровое сканирование для получения изображений скрытых объектов.

Чтобы изменить эту парадигму, исследователи из Инженерной школы Самуэли Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Калифорнийского института наносистем разработали уникальный терагерцовый датчик, который может быстро обнаруживать скрытые дефекты или объекты в целевом объеме образца с помощью однопиксельного спектроскопического терагерцового детектора.

Вместо традиционных методов поточечного сканирования и формирования цифрового изображения этот датчик исследует объем исследуемого образца, освещенного терагерцовым излучением за один снимок без формирования или цифровой обработки изображения образца.

Под руководством доктора Айдогана Озджана, профессора канцлера электротехники и вычислительной техники, и доктора Моны Джаррахи, председателя совета директоров Northrop Grumman в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, этот датчик служит полностью оптическим процессором, способным искать и классифицировать неожиданные источники волн, вызываемых дифракцией на скрытых дефектах. Статья опубликована в журнале Nature Communications.

«Это сдвиг в том, как мы рассматриваем и используем терагерцовую визуализацию и зондирование, поскольку мы отходим от традиционных методов к более эффективным, управляемым искусственным интеллектом, полностью оптическим системам зондирования», — сказал доктор Озкан, который также является заместителем директора Калифорнийский институт наносистем при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе.

Этот новый датчик состоит из серии дифракционных слоев, автоматически оптимизированных с использованием алгоритмов глубокого обучения. После обучения эти слои преобразуются в физический прототип с использованием подходов аддитивного производства, таких как 3D-печать. Это позволяет системе выполнять полностью оптическую обработку без обременительной необходимости растрового сканирования или захвата/обработки цифровых изображений.

«Это похоже на то, что датчик имеет собственный встроенный интеллект», — сказал доктор Озджан, проводя параллели с их предыдущими оптическими нейронными сетями, разработанными с помощью искусственного интеллекта. «Наша конструкция состоит из нескольких дифракционных слоев, которые изменяют входной терагерцовый спектр в зависимости от наличия или отсутствия скрытых структур или дефектов в тестируемых материалах. Думайте об этом как о предоставлении нашему датчику возможности «чувствовать и реагировать» на основе того, что он «видит» со скоростью света.

Чтобы продемонстрировать свою новую концепцию, команда Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе изготовила дифракционный терагерцовый датчик с помощью 3D-печати и успешно обнаружила скрытые дефекты в образцах кремния. Эти образцы представляли собой сложенные друг на друга пластины, один слой которых содержал дефекты, а другой их скрывал. Умная система точно выявила наличие неизвестных скрытых дефектов различной формы и положения.

Команда считает, что их система дифракционного датчика дефектов также может работать на других длинах волн, таких как инфракрасное и рентгеновское излучение. Эта универсальность открывает множество применений: от контроля качества производства до досмотра и даже сохранения культурного наследия.

Простота, высокая пропускная способность и экономическая эффективность этого подхода без визуализации обещают революционные достижения в приложениях, где скорость, эффективность и точность имеют первостепенное значение.