Self‐Adaptive Miniaturized Spectrometer Leveraging Wavelength‐Tunable Organic Photodetectors for High‐Resolution Spectral Sensing

材料科学 光电探测器 分光计 光电子学 波长 分辨率(逻辑) 光谱分辨率 成像光谱仪 高分辨率 光学 遥感 谱线 计算机科学 物理 地质学 天文 人工智能
作者
Hao Lu,Yazhong Wang,Shuaiqi Li,Zhaohong Tan,Yijun Huang,Wenkai Zhong,Sheng Dong,Xiye Yang,Fei Huang
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:35 (49) 被引量:16
标识
DOI:10.1002/adfm.202511847
摘要

Abstract Miniaturized spectrometers are essential for next‐generation portable and wearable sensing technologies, yet conventional architecture often faces trade‐offs between spectral resolution, sensitivity, and system stability. Here, a versatile strategy is proposed for overcoming these limitations through integration of a nanostructured Fabry‐Pérot (FP) cavity‐modulated organic photodetector (OPD) array and self‐adaptive computational methods. This 8 × 8 FP cavity array, vertically stacked on dedicated OPD pixels, achieves 1.1 mm 2 /pixel compactness while OPD pixels exhibit broadband spectral responses (300–1200 nm). The hybrid detection scheme integrates narrowband/broadband OPD pixels with self‐adaptive algorithms, eliminating manual tuning. Iterative optimization dynamically adjusts parameters in real time, achieving stable high‐fidelity spectral reconstruction at 2.7 nm resolution. The OPDs demonstrate outstanding performance, including a linear dynamic range up to 153 dB, specific detectivity of 2.7 × 10¹ 2 Jones, and response times of τ r / τ f = 15.5 µs/15.8 µs. This fully passive, chip‐scale architecture eliminates bulky optics, simplifies fabrication, and significantly enhances integration potential, enabling a new class of compact spectroscopic tools suitable for real‐time substance identification, hyperspectral imaging, and intelligent analytical systems. By merging organic optoelectronics with adaptive computational spectroscopy, this work establishes a practical and high‐performance pathway toward on‐chip, high‐resolution spectrometers.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
秋秋完成签到,获得积分10
1秒前
柳crystal完成签到,获得积分10
2秒前
布布爱吃炸鸡完成签到,获得积分10
7秒前
qumingzihaonan完成签到,获得积分10
7秒前
大团长完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
谦谦呆滴完成签到 ,获得积分20
9秒前
平常的铅笔完成签到,获得积分10
10秒前
芝诺的乌龟完成签到 ,获得积分0
11秒前
文静的翠彤完成签到 ,获得积分10
11秒前
黑粉头头完成签到,获得积分10
13秒前
科研通AI6.2应助铁树采纳,获得10
15秒前
梅特卡夫完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
强健的惠完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
笨笨的乘风完成签到 ,获得积分10
17秒前
Kao应助Ying采纳,获得10
18秒前
等待念之完成签到,获得积分10
18秒前
Jian完成签到,获得积分10
19秒前
酷炫书芹完成签到 ,获得积分10
22秒前
刘振扬完成签到,获得积分10
22秒前
李木子完成签到,获得积分10
23秒前
自费上学又一天完成签到,获得积分10
24秒前
木光完成签到,获得积分10
24秒前
LHL完成签到,获得积分10
24秒前
坚定寒松完成签到 ,获得积分10
24秒前
西红柿完成签到,获得积分10
31秒前
Meteor636完成签到 ,获得积分10
31秒前
Nole应助沉默小虾米采纳,获得10
33秒前
seramoni完成签到 ,获得积分10
33秒前
35秒前
IFYK完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
37秒前
hyjcnhyj完成签到,获得积分10
38秒前
Kao应助caocao采纳,获得10
38秒前
39秒前
嘻嘻完成签到 ,获得积分10
42秒前
Crackpot完成签到 ,获得积分10
43秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7298355
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916693
关于积分的说明 18879692
捐赠科研通 6963439
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210642
关于科研通互助平台的介绍 2379971
邀请新用户注册赠送积分活动 2187127