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光譜儀是將成分復雜的光分解為光譜線的科學儀器，由棱鏡或衍射光柵等構成，通過光譜儀對光信息的抓取、以照相底片顯影，或電腦化自動顯示數值儀器顯示和分析，從而測知物品中含有何種元素。

光譜學是基礎研究和工業過程中使用最廣泛的技術之一。然而，臺式光譜系統通常體積龐大、價格昂貴，并且主要設計用于實驗室和工業光譜分析。近年來，研究人員一直致力于開發小型化、便攜式和廉價的光譜儀系統，以便于在日常生活中實現現場、實時和原位光譜分析等新興應用。然而，由于過于簡化的光學設計和緊湊結構的機械限制，小型化光譜儀系統的實際光譜識別性能通常比它們的臺式對應物低得多。

近日，美國紐約州立大學布法羅分校與沙特阿卜杜拉國王科技大學的聯合科研團隊開發了一種緊湊型等離子體“彩虹(rainbow)”芯片，能夠實現快速、準確的雙功能傳感，在選定的條件下，其性能可超越傳統的便攜式光譜儀。

研究人員提出了基于深度學習的智能彩虹等離子體光譜儀概念，并構建了帶有等離子體啁啾光柵的光譜儀示例。智能光譜儀主要由三部分構成：空間模式、預訓練神經網絡以及對應的波長。該光譜儀利用深度神經網絡預測了所測量的共振模式圖像中的未知入射光光譜，而無需使用傳統的線性響應函數模型。

該緊湊型等離子體光譜儀利用普通相機拍攝的單幅圖像，即可精確地獲得照明光源光譜的光譜信息和偏振信息。在經過適當訓練的深度學習算法的輔助下，研究人員僅用單幅圖像就能表征葡萄糖溶液在可見光光譜范圍內的雙峰和三峰窄帶照明下的旋光色散(ORD)特性。該微型光譜儀具有與智能手機和芯片實驗室(lab-on-a-chip)系統集成的潛力，為原位分析應用提供新的可能。

相關研究成果Imaging-based intelligent spectrometer on a plasmonic rainbow chip于近日發布在國際期刊《自然通訊》(Nature Communications)。

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