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深圳大學(xué)利用光參量放大技術(shù)創(chuàng)造了高空間分辨率成像的新記錄

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2020-10-09 15:31 ? 次閱讀

深圳大學(xué)利用光參量放大技術(shù)創(chuàng)造了高空間分辨率成像的新記錄。

全光學(xué)成像技術(shù)已被證實,可實現(xiàn)其開發(fā)者所描述的前所未有的幀速率,同時也幫助實現(xiàn)了可視化超快瞬態(tài)現(xiàn)象。

據(jù)麥姆斯咨詢報道,深圳大學(xué)的研究人員基于其光參量放大(OPA)技術(shù),可利用非線性光學(xué)效應(yīng)改變特定晶體材料內(nèi)光脈沖的波長和頻率。該研究以題為“High-spatial-resolution ultrafast framing imaging at 15 trillion frames per second by optical parametric amplification”發(fā)表于Advanced Photonics,論文地址為:https://doi.org/10.1117/1.AP.2.5.056002。

深圳大學(xué)研究團隊認(rèn)為,OPA是一種極具吸引力的候選技術(shù),能夠克服現(xiàn)有單次超快光學(xué)成像方法的局限性,以及單次高時空分辨率和幀率飛秒成像的挑戰(zhàn)。

當(dāng)使用特定信號光束和高頻泵浦光束同時照射OPA時,信號光束會被放大;這一操作會產(chǎn)生所謂的閑頻光子(idler photons),其能量代表了泵浦光與信號之間的差異。

將這一原理應(yīng)用到光學(xué)成像中,涉及到使用來自目標(biāo)物體的激光光子作為一組OPA的信號光束,通過到達脈沖長度可有效地創(chuàng)建序列幀。然后OPA從每個圖像中生成空間分離的“閑散圖像(idler images)”,這些圖像無需特定的快速響應(yīng)相機就能夠被記錄下來。如果激光脈沖是超短波,那么閑散圖像的產(chǎn)生也將同樣快速,并且OPA成像的分辨率也相應(yīng)更高。

深圳大學(xué)研究團隊將這一原理應(yīng)用到一種基于“非共線光參量放大(FINCOPA)”的分幅成像(framing imaging)的技術(shù)中。

圖1 (a)為FINCOPA的原理示意圖;(b)為FINCOPA的實驗設(shè)置


該研究在其發(fā)表的論文中指出:“這種全光學(xué)方法不受快速掃描或偏轉(zhuǎn)的活動機械電子部件所束縛,而這對于實現(xiàn)高幀率來說至關(guān)重要。”

顯微超快光學(xué)成像

該研究的FINCOPA平臺使用了一組四級聯(lián)OPA,信號光束能以連續(xù)順序通過OPA。每個閑頻信號都會被相應(yīng)的傳統(tǒng)CCD相機所捕獲,并與主信號束的進行方向偏移。

“該系統(tǒng)由四組OPA級聯(lián)與四架對應(yīng)的CCD相機、四種不同的泵浦激光器的延遲線共同組成,該系統(tǒng)可在極短的時間內(nèi)連續(xù)拍攝四張圖像?!鄙钲诖髮W(xué)研究團隊評論道,“時間分辨率主要取決于觸發(fā)OPA和產(chǎn)生閑頻信號的激光脈沖持續(xù)時間?!?br />
研究中使用激光誘導(dǎo)的空氣等離子體光柵作為成像目標(biāo),激光脈沖持續(xù)時間為50飛秒,F(xiàn)INCOPA平臺實驗記錄了50飛秒分辨率的幀圖像,有效幀率達到10萬億幀/秒(Tfps)。

圖2為以15 Tfps單次拍攝記錄的超快旋轉(zhuǎn)光場的四幀圖像


該研究進一步改進使得超快旋轉(zhuǎn)光場的成像效率達到15 Tfps,這被認(rèn)為是高空間分辨率相機創(chuàng)造的快門速度最高記錄。

該技術(shù)的未來研究方向?qū)ǎ和ㄟ^使用更短的觸發(fā)脈沖進一步提高時間分辨率,以及使用更強的激光器來提高幀率。

該研究還將探究FINCOPA在顯微成像方面的實際應(yīng)用,并且已進行了初步試驗:使用傳統(tǒng)的顯微鏡物鏡對鏈中OPA信號進行光學(xué)放大。結(jié)果發(fā)現(xiàn),目標(biāo)的微觀結(jié)構(gòu)能被清晰地記錄下來。

圖3 (a)為建立等離子體光柵生成器;(b)為建立超快旋轉(zhuǎn)光學(xué)晶格生成器


該研究總結(jié)道:“使用FINCOPA進行顯微超快光學(xué)成像,唾手可得!”

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:深圳大學(xué)利用光參量放大技術(shù),創(chuàng)造了超快高空間分辨率成像新記錄

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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