撰稿人 | 朱圣科 方心远 陈锦辉
论文题目 | Harnessing disordered photonics via multi-task learning towards intelligent four-dimensional light field sensors
作者 | 朱圣科，郑泽寰，孟维佳，常珊珊，谭颖玲，陈鹭剑，方心远，顾敏，陈锦辉
完成单位 | 厦门大学，厦门工学院，上海理工大学
光具有丰富的物理维度，包括振幅、偏振、相位、波长等。利用光的偏振信息可以实现偏振成像、“穿云去雾”等特殊功能，在工业检测、遥感等方面具有重要应用；光谱会携带物质的“指纹”信息，光谱检测被广泛应用于物质鉴别、天文探测等领域；具有螺旋相位的光场会携带有轨道角动量信息，在信息编码、全息加密等领域扮演日渐重要的角色。近年来，随着光场调控技术的快速发展，复杂光场的产生、调制与探测已经成为光学/光子学研究的重要方向，特别地，发展集成化、智能化的多维光场传感器逐渐得到人们的重视，在信息、化学、生物和材料等领域具有广阔的应用前景。传统的光电探测器只能测量光强度，借助于功能材料/微结构的光学响应，人们能够实现偏振、波长或者轨道角动量等光场单个参量的集成化探测；然而，对于多维光场的集成并行检测，受限于探测系统的内禀自由度以及光场不同自由度间耦合串扰，导致精确、高效地实现多维光场的解调探测仍然是当前光子信息领域面临的难题。
近来，厦门大学陈锦辉副教授课题组、陈鹭剑教授课题组和上海理工大学方心远教授课题组联合提出了基于深度学习和无序液晶结构的光场探测方案。研究人员采用了指向矢随机分布的向列相液晶作为散射结构扰乱输入光场的波前，在远场形成了散斑图案，这种散斑图案与入射光场信息高度相关。进一步，利用多任务学习深度神经网络对单次光场的编码散斑图像进行处理，实现了对全斯托克斯矢量、轨道角动量功率谱、波长的高精度识别。相关工作以“Harnessing disordered photonics via multi-task learning towards intelligent four-dimensional light field sensors”为题于2023年8月16日发表在 PhotoniX 上。论文通讯作者为厦门大学电子科学与技术学院陈锦辉副教授、陈鹭剑教授和上海理工大学光子芯片研究院方心远教授，厦门大学博士生朱圣科和厦门工学院郑泽寰助理教授为共同第一作者，本工作得到上海理工大学顾敏院士悉心指导。该研究得到了国家自然科学基金、福建省自然科学基金、上海市市级科技重大专项等项目的资助。
本文提出并演示了一种基于无序液晶的智能多参量光场传感器，用于对光的波长、偏振、轨道角动量以及功率的测量。如图1所示，传感器由指向矢随机分布的向列相液晶和CMOS图像传感芯片这两部分组成，无序液晶层用于对入射光场进行散射，CMOS图像传感芯片用于收集散斑图片，然后由深度学习算法对散斑进行解码，获取入射光场信息。在数据驱动的算法下，通过单次成像，可以实现全斯托克斯参数、多波长、叠加轨道角动量和光功率的高精度识别。
图1 基于无序向列相液晶薄膜、COMS成像芯片和深度学习的集成光场传感器示意图。不同的波长、偏振、轨道角动量和功率，被无序液晶薄膜散射和编码，形成多样化的散斑图案，并被CMOS成像芯片记录。散斑图像数据可以看作是一个n维向量空间中的状态，多任务学习深度神经网络作为解码器，重构出入射光场的轨道角动量、波长、功率和偏振。
本文采用具有双折射效应的液晶作为结构材料，理论上，具有双折射的液晶会导致局部的入射光场中寻常光（o光）和非寻常光（e光）分量产生一个相位差，当液晶的指向矢分布不均匀时，将扰乱输入光的波前，从而在远场形成了与入射光场有关的散斑图案(图2(b))。研究团队利用结构相似性指数评价远场散斑图案与光场信息之间的相关性，并通过计算发现随着结构无序度的增加，散斑的差异性也随之增加(图2(c)-(d))。当结构的无序度最大时，差异性达到最大，表明传感器的灵敏度达到最大值。基于以上理论分析，研究团队利用液晶自组装的特性，制备了无序分布的向列相液晶结构，实验测得的散斑的结构相似性指数与理论分析一致(图2(e)-(g))，证明了无序散射导致的散斑与入射光场的内在相关性。
图2 入射光场与无序液晶相互作用原理。(a)由具有随机指向矢分布的液晶组成的简化模型。(b)高斯光束输入下液晶指向矢的面内随机分布(左图)及其远场衍射散斑图(右图)。标尺：2 mm。(c)不同无序强度条件下，散斑图案的结构相似度指数随入射线偏振光的演化曲线。(d)线偏振光输入下，结构相似性指数最大变化量随无序度的关系。(e)-(g)不同光场输入下散斑图结构相似性指数的模拟和实验结果：(e)偏振，(f)轨道角动量，(g)波长。
然而，通过简单的统计分析来区分光场的不同自由度信息是十分具有挑战的，因为统计特征，例如结构相似性指数对光的响应并不是单值响应。其次，由于无法精确地确定实际结构参数，也使得难以构建物理模型对散斑进行解析。为了克服这些困难，研究人员使用了深度学习算法对散斑进行解码，这种数据驱动的方法能够有效解决各个物理量间的耦合问题，并且信号处理可以通过用户定义的损失函数自动跟踪到最优传感数据。作为概念性的演示，研究人员利用多任务学习深度神经网络实现了1680种入射光场高精度重构（如图3所示）。
图3 (a)由无序液晶薄膜和CMOS成像芯片组成的集成光场传感器照片。插图是无序液晶薄膜的偏光显微镜照片。标尺：150 μm。(b)实验装置示意图。SLM：空间光调制器，AOTF：声光可调谐滤波器，SC激光器：超连续激光器。(c)-(f)多维光场重构结果。
综上所述，本研究提出并演示了一种全新的智能传感器用于光场的多参量传感（功率、波长、偏振、轨道角动量）。与传统的基于光电机械元件级联而成的光场检测系统相比，这一智能集成的光学传感器的研究为多维光场检测提供了一种新的设计思路。目前的无序液晶结构是通过自组装制造的，对于实际应用，可以采用光控取向技术来生成具有高重复性的任意结构设计的液晶薄膜。另一方面，所开发的基于散斑的光场传感技术也可以转移到多模光纤系统中，应用于高数据容量的多模光纤通信。
朱圣科，厦门大学电子科学与技术学院2021级博士研究生，导师为陈锦辉副教授。研究方向是基于无序光子结构的多维光场调控与探测。研究工作发表在PhotoniX、Opto-Electronic Science、Optics & Laser Technology等期刊上，并得到了Phys. org、EurekAlert等科技媒体亮点报道，获得2023年全国光学与光学工程博士生学术联赛（总决赛）优秀奖。
陈锦辉，厦门大学电子科学与技术学院副教授、博士生导师。福建省杰出青年基金获得者。主要从事光场调控及微纳光电子器件研究，主持国家自然科学基金青年、面上项目和省自然科学基金4项。近年来，以第一作者或通讯作者在Physical Review Letters、PhotoniX、Light: Science & Applications、Optica等刊物发表论文26篇，研究成果得到Nature Photonics，Physics. Org，Laser Focus World等报道，获江苏省科学技术奖一等奖（第三完成人），博士学位论文入选中国光学学会优秀博士学位论文和江苏省优秀博士学位论文。
方心远，上海理工大学特聘教授，博士生导师，光子芯片研究院助理院长。入选上海市东方英才（青年项目），中国科协青年托举人才计划，上海市青年科技启明星计划，上海市晨光学者计划。主要研究方向包括多维光场调控，光学神经网络等。以第一或通讯作者（含共同）身份在Science, Nature Photonics, Nature Nanotechnology, Advances in Optics and Photonics, PhotoniX, Advanced Photonics，Laser & Photonics Reviews, ACS Photonics等杂志发表22篇论文，相关研究成果入选“2022年中国科学十大进展”。获得中国仪器仪表学会“金国藩青年学子奖”。
发表于：PhotoniX
论文链接：
https://photonix.springeropen.com/articles/10.1186/s43074-023-00102-7
文献检索：
PhotoniX 4, 22 (2023). https://doi.org/10.1186/s43074-023-00102-7
