新型微型传感器：看见“不可见”

图1 传感器

埃因霍芬理工大学的一个研究小组开发了一种新型近红外传感器，这种传感器制作简单，尺寸相当于智能手机中的传感器，可以直接用于监测工业过程和农业生产中。这一研究成果近期发表在Nature Communications上，本文共同第一作者Kaylee Hakkel将于1月14日进行博士论文答辩。

人眼是极其精妙的传感器，利用三种不同感光细胞将可见光转换成不同颜色的信号，将周围世界的基本信息传递给大脑。

“大脑把这些信号结合一起时，大脑会根据经验判断这些信号的含义。例如红草莓是甜的，绿草莓是酸的。” Kaylee Hakkel说，她是应用物理系光子学和半导体纳米物理课题组的博士、此项研究的共同第一作者。

减小传感器尺寸

尽管人眼的精妙程度令人惊叹，但其实已知的最先进的自然光传感器并不是人眼。“虾类的视觉器官有16种不同的细胞，甚至可以观察到紫外线、可见光和近红外光，” Hakkel说。“工业和农业应用种常需要测量红外光谱，但主要问题是目前的近红外光谱仪体积太过巨大、价格太过昂贵。”

Hakkel及其合作者开发了一种能够集成到小芯片上的近红外传感器，解决了这一问题。就像虾类的眼睛一样，这种传感器含有16个不同的传感器，这些传感器都对近红外光很灵敏。“主要挑战在于在保持低成本的同时，还要保持传感器小型化。我们专门为此设计了一种新型晶圆片规模加工工艺。”

图2 虾类的眼睛（图源Shutterstock）

Hakkel补充说：“利用这一工艺，我们能够同时制造多个传感器，大大减小了生产成本；同时这一技术已经能供用于实际生产中。另外，这种传感器芯片体积非常小，小到能够集成至未来的智能手机中。”

应用物理系和Eindhoven Hendrik Casimir研究所对其研究团队的工作感到满意。“我们已经在此项研究上花费了好几年的时间，现在终于成功地将光谱传感器集成到了芯片上；与此同时，也解决了另一个关键问题——即如何高效利用数据。”

一般情况下，传感器测量光波时，测量的信号首先用于重建材料的光谱或光学指纹信息，随后用传感算法对数据进行分析。在这种新方法中，研究人员免除了光谱重建的步骤，能够用算法对传感器的信号进行分析，“从而大大简化了设备的设计要求，”Fiore说。

图3 传感器截面示意图

传感器测试：分析牛奶和塑料

研究人员使用传感器进行了在一系列实验测试。论文共同第一作者Maurangelo Petruzzella同时也在创业公司MantiSpectra工作，他说：“我们使用这一传感器对牛奶等材料的营养特性进行了测试，传感器在判断牛奶中脂肪含量方面的准确性与传统光谱仪不相上下。我们还用传感器对不同类型的塑料进行了分类。”

牛奶的营养特性决定了牛奶的价格；经过测试表明，而研究人员所发明的传感器可以准确地测量这些特性。此外，传感器还能用于监测奶牛整体的健康状况；利用传感器对塑料进行分类，有助于优化垃圾分类过程。

“除了这些应用，预计下一步传感器还可以用于个性化医疗保健、精准农业（例如监测水果和蔬菜的成熟度）、过程控制和片上实验室分析等。如今我们已经发明了一套基于此项技术的完整开发工具包—— SpectraPod，公司和研究机构能用这套工具包搭建自己的应用程序。最棒的是，这种传感器甚至可以集成到未来的智能手机中，这意味着人们能够在家里用手机来检查冰箱中的食物质量和个人身体健康状况。”Petruzzella补充道。

Mantispectra公司的下一步计划

对于Hakkel来说，激动人心的未来才刚刚开始。她将于1月14日在埃因霍芬理工大学进行论文答辩，之后她将加入Petruzzella所在地创业公司MantiSpectra，以携手推进传感器的进一步实际应用。“我很高兴能加入MantiSpectra，与大家共同开始传感器下一阶段的开发工作。我们的传感器将有助于创造更清洁的环境、解决食物浪费问题，将会惠及普罗大众。”