近日，我院张建兵副教授团队在光谱传感芯片及微型光谱仪领域的研究成果发表在Advanced Photonics Nexus，题为“Robust spectral reconstruction algorithm enables quantum dot spectrometers with subnanometer spectral accuracy”，我校为论文的第一和通讯单位，张建兵副教授为通讯作者，2021级硕士生马雯凯和2020级本科生薛谦为论文共同第一作者。

光谱是物质的“指纹”，可用来识别物质，是重要的感知手段。随着人工智能的飞速发展，环境感知的需求日益迫切。在视觉感知的基础上增加一个新的信息维度——光谱，可实现目标的准确识别，将成为智能感知的必然趋势。然而，现有的光谱传感工具（光谱仪）普遍存在体积大、难以集成的问题，亟需发展光谱仪微型化方案。计算光谱学是极具发展潜力的方案，其通过引入算力降低对光学元件的要求，可在保证光谱仪性能的基础上显著缩小体积，达到芯片级。然而，计算光谱仪在数据采集过程中往往受到噪声的影响，导致光谱重建的准确性受到限制。因此，开发一种既能有效抗噪声，又具有良好迁移性的算法，对于推动计算光谱仪或光谱传感芯片的发展具有重要意义。

针对上述问题，张建兵副教授团队提出了一种新的光谱重建算法——TKVA算法，结合量子点滤光编码，开发了一款具有亚纳米光谱分辨精度的量子点光谱传感芯片及其微型光谱仪。该算法结合了Tikhonov正则化、全变差（TV）正则化和交替方向乘子法（ADMM），显著提高了光谱传感芯片的噪声容忍度和光谱分辨精度，结合插值技术，在400-800 nm范围内展示了2 nm的光谱分辨率与0.1 nm的光谱分辨精度，并实现了对实际窄带光谱与宽带光谱的准确测量，在同类型芯片中，各项性能指标处于国际先进水平。

量子点光谱传感芯片及微型光谱仪

光谱传感芯片是新型光谱感知技术，便于集成和二次开发，在各种人工智能系统或智能感知微系统中具有广阔的应用前景。这些结果为进一步开发光谱传感芯片的应用及光谱成像芯片的研究奠定了良好基础。

（全文链接：https://doi.org/10.1117/1.APN.3.4.046009）