南大团队实现具有手性选择性的光子晶体结构，可用于智能汽车和智慧工厂

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传统的光学图像处理方法通常需要多个透镜的配合，这导致整个成像系统体积庞大且难以集成。采用新型微纳光子结构（如超表面和光子晶体）进行光学图像处理，可以显著地缩小光学系统的尺寸。

最近，各种纳米光子技术在边缘检测和成像方面取得了很大进展，包括利用表面等离子体共振、螺旋相位掩模和光的自旋霍尔效应等。这些方法通过精确控制相位和偏振，展现了增强边缘检测的巨大潜力，且在某些性能指标上取得了突破。

然而，大多数现有研究仍局限于单向边缘检测或单一功能，且通常需要添加额外的光学组件，这限制了图像处理器的紧凑性和多功能性。此外，在许多复杂物体的识别场景中，实时、完整的样品信息的同步呈现也至关重要。因此，同时实现物体边缘检测和明场成像显得尤为重要。为了解决上述问题，课题组开展了本次研究。

研究前期，在组内前沿内容的学习与讨论过程中，该团队捕捉到基于传统边缘检测技术在低对比度、复杂背景场景中的局限性，基于已有的知识储备提出利用光子晶体的圆偏振点的手性选择性来实现边缘特征提取的创新思路。

然后，课题组通过构建基于有限元分析的光子晶体本征分析、透反射模型，结合时域耦合模理论与等效介质理论，得到了圆偏振光与光子晶体 C 点的相互作用机制，并量化其手性选择性的程度，实现了圆二色性接近一的完美手性结构。

随后，该团队基于 MATLAB 实现了该光子晶体成像器与传统 4f 系统耦合的成像过程的仿真，验证了其边缘检测和亮场成像的高分辨率与可切换性，在仿真过程中多次应用 菲涅耳衍射与傅里叶分析。

实验中，课题组开发了基于该光子晶体成像器的自旋分辨成像平台，随后进行了图像采集与数据处理，并进一步探索了该技术的多场景适用性， 旨在推动其在自动驾驶和工业检测中的应用。

值得注意的是，在研究早期课题组花费大量时间在理论建模和仿真优化方面。尤其是在探索光子晶体圆偏振态的手性选择性时，研究团队遇到了一个关键的瓶颈：如何通过对称性破缺设计来实现高圆二色性。经过数月的反复尝试和调整，终于在某个深夜研究团队成功实现了圆二色性值接近 1 的手性结构，大家激动得几乎忘记了疲惫。

实验系统的搭建则是整个研究中最具挑战性的部分之一。课题组需要将光子晶体成像器与复杂的光学系统集成，确保光路的精确对准和稳定性，边缘检测也需要在一个极其苛刻的小角度入射条件下实现。

某一次研究团队在调试光路时发现，无论如何调整成像效果都不理想。经过反复排查，最终发现是一个透镜的位置偏差导致整个光路偏移，之后他们决定引入导轨固定各个光学元件，并使用精密调整架控制光子晶体板与入射光的夹角。“这个小小的偏差几乎让我们前功尽弃，但也让我们深刻认识到实验中的每一个细节都至关重要。”寇君龙表示。

日前，相关论文以《通过光学圆偏振状态实现自旋依赖的边缘检测和成像》（ Spin-dependent edge detection and imaging enabled by optical circularly polarised states ）为题发在 Light: Advanced Manufacturing [1]，Jiale Chen 是第一作者，南京大学 陆延青 教授和 寇君龙 教授担任共同通讯作者。

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