中红外反射特征结合Block Engineering量子级联激光器QCL用于检测表面微量化学物质
美国Block Engineering量子级联激光器
中红外光谱学是一个有前景的方法用于非接触式的检测，Blockeng利用量子级联激光器检测表面微量化学的一种方式。因为大多数物质在光谱的中红外部分具有强而独特的吸收特征，我们的探测方法，主动式中红外高光谱成像（HSI），包括在与高速相机相结合，捕捉目标表面的高光谱图像（即超立方体反射光谱。对这些超立方体进行了光谱特征分析，展示出了用于化学检测的优点。这项技术的一个非常重要的应用是探测微量爆炸物。
文章出自block engineering官网（Blockeng）。Derek Wood, David B. Kelley, Anish K. Goyal, Petros Kotidis的Mid-infrared reflection signatures for trace chemicals on surfaces。
超立方获取
中红外高光谱成像系统中，包括了一台量子级联激光器，用于激光照明。图一展示了测试样品的平台结构图片，为了实现70微米的高空间分辨率，与样品间的非接触式探测的距离仅8cm。使用两台Block Engineering的量子级联激光器（Mini-QCL和EC-QCL）可以获得复合了波长范围在7.7~11.8微米256个波长信息的超立方。激光束在目标上进行光栅扫描以获取8.8*8.8mm2的成像区域。
黑色键盘键上的PETN样本由海军研究实验室提供。PETN是使用干法转移技术在50µg至0.2µg的化学负载下沉积在了小的局部区域。
图1. 用中红外波长可调谐激光器进行高光谱成像
结果分析
依照中红外光谱学的分析方法和Blockeng量子级联激光器检测手段，图2显示了对加了50微克的PETN的样品探测图的生成过程。如图所示，是超立方的样本和框架的可视的图像。对超立方体进行分析，以从污染区域中区分清洁的区域。为了达成实验目标，我们计算了给出像素和与它相邻的像素的测量光谱之间的差异，如果这个值低于某个阈值，该像素就被假定为仅包含清洁区域。这些被识别为含有清洁基板的像素在图2.4中的检测图上显示为红色像素。每个“干净”像素的平均反射光谱被认为是衬底光谱的最佳估计值，图2.5中以红色绘制。
我们随后使用这些数据用自适应余弦估计（ACE）算法去寻找被PETN污染的像素。我们的模型对于期待的PETN反射光谱来说，是用简单的MIE散射模型去计算得到。使用以前测量的PETN的复折射率数据作为输入。阈值应用于产生ACE探测分数以获得探测图，被PETN污染的像素，使用该方法以蓝色显示。污染像素的平均光谱如图中的蓝色曲线所示如图2.5。清洁和污染区域的平均光谱清楚地显示了反射光谱的差异。还应注意，图2.4所示区域既没有干净的基底，也没有足够的强度信号被视为含有PETN，并被标记为“均不”。
图3显示了PETN负载为0.2的样品的结果μg、 使用上述分析过程，在33个像素中检测到该化学物质。在此基础上，通过假设每个像素被0.2μg，我们估计检测极限约为6 ng/像素。事实上，我们预计真实阈值甚至小于这个值，因为这个估计假设污染物只均匀分布在这33个像素上，而从可见图像中可以看出污染物分布更广
图2. 加了50微克PETN的样品检测结果
图3. 加了0.2微克的PETN的样品检测结果
图4显示了一系列实验的结果，其中我们使用异丙醇浸泡布。重要的是，即使总共擦了4次，也没有留下任何可见的痕迹污染的证据，我们试图清除爆炸物，但仍留下了一个明显且易于辨认的痕迹残留用异丙醇擦拭后检测到的PETN的测量光谱如图5所示，为红色（擦除1次）和黄色（擦除4次）曲线。该图清楚地表明，PETN污染物的光谱表现为在用异丙醇布擦拭后发生显著变化（如下文更详细讨论）。尽管如此在超立方体图像中，残留污染物仍然容易识别为PETN。
图5解释了擦拭前后PETN反射光谱观察到差异的原因。之前用异丙醇擦拭后，PETN样品被制备成一小堆局部的干粉，并且因此，使用简单的Mie计算的合成反射光谱可以很好地模拟测量的反射光谱散射模型。该模型如图5所示，位于左侧面板中；最上面的面板显示测量值粉末PETN的光谱，中心面板显示了PETN粉末对底部面板显示了PETN折射率的实际复杂分量。在所有三个帧中，都绘制了垂直线，以突出所有三个图中的相似特征。
在讨论擦除后PETN的不同呈现方式之前，首先要注意PETN容易被异丙醇溶剂溶解。因此，擦拭后残留的PETN最多很可能是由于含有炸药的异丙醇薄膜蒸发掉，留下一层薄薄的键盘键上的化学物质。因此，在这种情况下，PETN的反射光谱最好建模为薄膜而不是稀疏粉末。
图5右侧的面板展示了Blockeng这种方法成功的原因。测量的反射光谱顶部面板中PETN的光谱与中心面板中的模型光谱很好地匹配，这可以通过使用PETN的复折射率数据计算来自光滑表面的镜面反射。相同的复杂折射率数据中的特征在右侧面板和左侧面板上突出显示，使其清晰可见两个光谱中的重要特征位于相同的光谱位置，可见中红外光谱学和量子级联激光器检测的优势之处。
图4. 异丙醇擦除之前与之后的键盘上的PETN探测结果以及擦除之后的反射光谱特征变化
图5. 取决于固体是否是固体颗粒或薄膜形式的反射光谱特征。用异丙醇擦试过的PETN被观测类似薄膜
实验结论
运用中红外光谱学，block engineering展示了中红外高光谱成像在现实世界表面检测痕量爆炸物水平的能力。对于应用于键盘键的PETN，我们获得了优于每像素6ng的检测极限。爆炸残留物即使在使用异丙醇擦拭表面几次后仍然可以检测到，并且没有可见的污染残余固体颗粒（即Mie散射）和薄膜的简单特征模型解释了许多光谱在化学特征中观察到的特征。
声明
Blockeng这项工作已通过AFRL合同FA8650-16-C-9107得到IARPA SILMARILS项目的支持。我们感谢SILMARILS项目经理Kristin DeWitt博士的支持和专家指导。我们很感激海军研究实验室（Andy McGill、Chris Kendziora和Robert Furstenberg）提供测试样品。我们还感谢与阿尔卑斯激光公司SILMARILS团队成员的多次互动（理查德·莫里尼）以及系统与技术研究（Gil Raz、Cara Murphy、Mark Chilenski和Robert Argo）。
参考文献
Derek Wood, David B. Kelley, Anish K. Goyal, Petros Kotidis, “Mid-infrared reflection signatures for trace chemicals on surfaces,” Proc. SPIE 10629, Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives (CBRNE) Sensing XIX, 1062915 (16 May 2018); doi: 10.1117/12.2304453
