埃因霍温科技大学 (TU/e) 的一个研究小组已经构建了一种新的近红外传感器，该传感器易于制造，尺寸与智能手机中的传感器相当，可用于农业和工业过程监控。

他的创新已在 Nature Communications 杂志上进行了描述，共同第一作者 Kaylee Hakkel 为她的博士学位辩护。 1月14日论文。

人眼是一个了不起的传感器。使用三种不同类型的感光视锥细胞，将可见光转化为各种颜色的信号，眼睛提供有关我们周围环境的重要信息。

当我们的大脑将信号放在一起时，它会根据我们的经验预测信号的含义。例如，红色草莓很甜，但绿色草莓不甜。

Kaylee Hakkel，埃因霍温理工大学应用物理系光子学和半导体纳米物理学组的研究共同第一作者和博士研究员

大小很重要

虽然人眼非常出色，但它无法与最先进的自然光传感器相媲美。

螳螂虾的眼睛有 16 种不同类型的细胞，它们对紫外线、可见光和近红外 (NIR) 光敏感。测量红外光谱对于工业和农业应用来说是最有趣的，但有一个主要问题——目前的近红外光谱仪太大而且太贵。

Kaylee Hakkel，研究的共同第一作者和博士。埃因霍温理工大学应用物理系光子学和半导体纳米物理组研究员

Hakkel 和她的团队通过创建可以放置在小芯片上的近红外传感器解决了这个问题。与螳螂虾的眼睛一样，它包含 16 个不同的传感器——但它们都对近红外具有感知能力。

在保持低成本的同时实现传感器的小型化是一项重大挑战。因此，我们设计了一种新的晶圆级制造工艺来实现这一目标。它的成本很低，因为我们可以同时生产多个传感器，而且它现在已经准备好用于现实世界的实际应用。传感器芯片很小，甚至可以嵌入到未来的智能手机中。

Kaylee Hakkel，研究的共同第一作者和博士。埃因霍温理工大学应用物理系光子学和半导体纳米物理组研究员

解决光谱传感

应用物理系和埃因霍温亨德里克卡西米尔研究所的研究负责人 Andrea Fiore 对他们研究团队的努力感到满意。 “多年来，我们一直在研究这项技术。现在我们已经成功地将光谱传感器集成到芯片上，同时还解决了另一个关键问题——数据的有效利用”。

通常，当传感器量化光时，产生的信号用于重建材料的光谱或光学指纹。然后应用传感算法来检查数据。

在这种新方法中，科学家们证明不需要光谱重建步骤。换句话说，传感器产生的信号可以直接传输到分析算法。 “这显着简化了设备的设计要求，”Fiore 说。

分析牛奶和塑料

正如共同第一作者 Maurangelo Petruzzella 所描述的那样，在传感器准备好使用后，该团队随后在几个实验中测试了传感器，他也受雇于初创公司 MantiSpectra。

“我们使用传感器来测量包括牛奶在内的许多材料的营养特性。我们的传感器在预测牛奶中的脂肪含量方面提供了与传统光谱仪相当的准确性。然后我们使用传感器对不同类型的塑料进行分类。”

牛奶的营养特性确定了它的经济价值，并且传感器已经过验证，可以正确量化这些特性。此外，这些测量值可用于跟踪奶牛的整体健康状况。借助传感器对塑料类型进行分类有助于加强废物分类过程。

除了这些应用之外，我们预计该传感器还可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）、过程控制和芯片实验室测试。我们现在有一个基于这项技术的完整开发套件 SpectraPod™，公司和研究机构正在使用它来构建他们的应用程序。

Maurangelo Petruzzella，研究共同第一作者，埃因霍温科技大学应用物理系

“最棒的是，这种传感器甚至可以在未来的智能手机中普及，这意味着人们可以在家中使用它来检查他们的食物质量或检查他们的健康状况，”Petruzzella 补充道。

Mantispectra 未来

对于 Hakkel 来说，事情才刚刚开始变得令人兴奋，她将于 1 月 14 日在 TU/e 为她的论文答辩。此后，她将加入创业公司 MantiSpectra 的 Petruzzella，在那里他们将致力于推进传感器以适应更多现实世界的应用。

“我很高兴开始使用 MantiSpectra 进行传感器开发的下一阶段。这种传感器可以为更清洁的环境做出贡献，并解决食物浪费问题，这些应用对每个人都很重要。”